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SVD (Singular Value Decomposition) 공식 SVD 역시 PCA와 유사항 행렬 분해 기법을 이용한다. 하지만. PCA의 경우, 정방행렬(행과 열의 크기가 같은 행렬)만을 고유벡터로 분해할 수 있지만, SVD는 정방행렬뿐만 아니라, 행과 열의 크기가 다른 행렬에도 적용할 수 있다. 위의 그림에서, 행렬 U와 V에 속한 벡터는 특이벡터(singular vector)이다. 특히 U에 속한 벡터를 Left Singular Vector, V에 속한 벡터를 Right Singular Vector라고 한다. 모든 특이벡터는 서로 직교하는(orthogonal) 성질을 가진다. 위의 식에서 U와 V의 가운데에 있는 diagonal은 대각행렬이며, 대각행렬은 행렬의 대각에 위치한 값만 0이 아니고 ..