여러가지 matrix decomposition(eigenvalue, singular value, CP, Tucker, non-negative,...)

1. 용어 matrix나 tensor는 데이터 모델링을 위한 도구이다. matrix가 2차원에 숫자를 나열해놓는 것이라면 tensor는 3차원에 숫자를 나열해놓는 데이터 모델링 도구     n*n square matrix에 대한 decomposition으로 1) eigenvalue decomposition, diagonalization은  $A = PDP^{-1}$ 혹은 A가 대칭행렬이면 $A = PDP^{-1} = PDP^{T}$ D는 대각행렬로 원소들이 eigenvalue이고 P는 eigenvector로 이루어진 행렬 eigenvalue decomposition은 다른 수식 $A = \sum_{}^{} \lambda uu^{T}$으로 나타내면 2) spectral decomposition이라고 부름 ..