밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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고유벡터가 있는 행렬도 때로는 무한루프에 빠질 수 있다. 다음 행렬을 고려해

보자.

flip = [[0, 1],

[1, 0]]

이 행렬은 모든 벡터

[x, y]

를

[y, x]

로 변환한다. 따라서

[1, 1]

은 해당 행렬

의 고유벡터이며 이때 고윳값은

1

이 된다. 하지만

x

,

y

값이 서로 다른 임의의

벡터에서 출발해서

find_eigenvector

를 수행하면 두 값을 바꾸는 연산만 무한

히 수행할 것이다. (

NumPy

같은 라이브러리에는 이런 케이스까지 다룰 수 있

는 다양한 방법이 구현되어 있다.) 이런 사소한 문제에도 불구하고, 어쨌든

nd_

eigenvector

가 결괏값을 반환한다면, 그 결괏값은 곧 고유벡터이다.

22.2.2

중심성

고유벡터가 데이텀 네트워크를 이해하는 데 어떻게 도움을 줄 수 있을까? 먼저

네트워크를 인접행렬(

adjacency matrix

)의 형태로 나타내 보자. 이 행렬은 사용

자

i

와 사용자

j

가 친구인 경우 (

i

,

j

)번째 항목에

1

이 있고, 친구가 아닌 경우

0

이

있는 행렬이다.

def entry

_

fn(i: int, j: int):

return 1 if (i, j) in friend

_

pairs or (j, i) in friend

_

pairs else 0

n = len(users)