奇异值分解（SVD）在机器学习和数据科学中有着广泛的应用。以下是一些常见的 SVD 应用实例：

  • 图像压缩：通过 SVD 可以有效地对图像进行压缩，去除图像中不重要的冗余信息，同时保留重要的视觉特征。

  • 推荐系统：在推荐系统中，SVD 可以用来降低数据的维度，从而提高推荐的准确度。

  • 文本分析：在自然语言处理中，SVD 可以用于主题建模，帮助我们理解文本数据中的主题分布。

相关资源

更多关于 SVD 的信息，您可以参考以下资源：

SVD 应用