14. Gram - Schmidt Orthogonalization

이번 강의에서는 임의의 행렬을 직교 기저(Orthogonal basis)를 가지는 행렬로 변환하는 그람 - 슈미트 직교화에 대해 배워보겠습니다. feature를 수직으로 바꿔주는 방법입니다.

 

Gram - Schmidt Orthogonalization

 

 

$\left[\begin{array}{c}3\\ 6\\ 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}1\\ 2\\ 2\end{array}\right]$ 두 벡터가 존재하는데 이 벡터의 내적은 $3+12+0=15$ 내적이 0이 아니니 두 벡터는 수직이 아닌 상태입니다. 

 

그럼 그람 - 슈미트 직교화를 통해서 두 벡터를 수직으로 바꿔주겠습니다.

 

다음과 같이 두 벡터는 서로 수직하지 안습니다.

 

우선 두 벡터를 길이가 1인 벡터로 만듭니다.

- v_1 = $\left[\begin{array}{c}3\\ 6\\ 0\end{array}\right]$

 

- v_2 = $\left[\begin{array}{c}1\\ 2\\ 2\end{array}\right]$

 

- u_1 = $\left[\begin{array}{c}\frac{3}{\sqrt{4}5}\\ \frac{6}{\sqrt{4}5}\\ 0\end{array}\right]$ 이건 $v_1$에 방향을 가지며 길이가 1인 벡터

 

이제 수직이 되게 하는 성분만 남기면 됩니다.

 

 

$u_1$에 orthogonal projection을 합니다. $v_2$를 $u_1$에 projection한 성분을 $v_2$에서 빼게 된다면

 

 

다음과 같이 초록색 성분만 남게 됩니다. 이렇게 빼야되는 Orthogonal prjection 벡터를 찾으려면 우선 길이가 1인 벡터 $u_1$과 내적 해주면 됩니다. 내적을 하면 $\frac{1}{5}\sqrt{45}$가 나오게 됩니다. 그다음 방향성을 추가해주기 위해서 길이와 $u_1$ 벡터를 곱하면 됩니다.

 

 

$\left[\begin{array}{c}1\\ 1\\ 2\end{array}\right]-\frac{15}{\sqrt{45}}\cdot \left[\begin{array}{c}\frac{3}{\sqrt{45}}\\ 6\\ 0\end{array}\right]$

 

다음과 같이 그 값이 projection vector가 되고 이 둘을 빼면 됩니다.

 

- 내적은 orthogonal projection 하여 길이를 구하고 거기다 방향성을 곱한 다음 그 값을 빼주면 해당 성분을 잃고 수직이 됩니다.

 

$1-\frac{45}{45}$

$2-\frac{90}{45}$

 

그러면 $[0,0,2{]}^T$이 됩니다. 마지막으로 이 벡터의 길이를 1이 되게 만들어주면

 

 

다음과 같이 이전 벡터 (v_1, v_2)와 span은 같지만 길이가 1인 벡터가 만들어지게 됩니다. 이 벡터는 orthonormal 합니다. 3번째 벡터가 온다면 $u_1$, $u_2$ projection 해서 똑같이 나온 벡터들을 3번째 벡터에 빼주면 이전에 있던 벡터들의 차원에 속하지 않는 수직 된 성분이 나오게 됩니다.

 

 

다음은 이렇게 orthonormal해진 벡터를 다시 original 벡터로 바꿔보는 것입니다. orthonormal 해진 벡터를 증강 행렬 처럼 만들어주고 진행을 합니다.

 

 

첫 번째 벡터를 찾을 때 첫 번째 벡터에 $\sqrt{45}$ 곱할 경우 원래 벡터를 다 찾게 됩니다. 두 번째 벡터는 쓸 필요가 없으니 0으로 둡니다.

 

 

그리고 두 번째 벡터를 찾기 위해서 첫 번째 벡터에 $\frac{15}{\sqrt{45}}$를 곱해주고 마지막 성분이 2이기 때문에 2를 곱해줘서 구합니다.

 

여기까지 서로 수직이 아닌 벡터들끼리 그람 - 슈미트 직교화를 통해서 수직인 벡터로 만들어주는 과정을 가졌습니다. 이전 강의에서 말했듯이 서로 연관될수록 작은 노이즈에도 민감하게 반응하기 때문에 다음과 같이 만들어서 사용합니다.