Singulärwertzerlegung , die gemeinhin als SVD genannt, ist ein Verfahren in der linearen Algebra verwendet . Wird als Schritt in viele Algorithmen , erlaubt es die Zerlegung einer Matrix in das Produkt von drei einfacheren Matrizen . Typen

Singulärwertzerlegung als vollen Rang oder niedrigerer Ordnung kategorisiert. Voll -rank SVD ermöglicht die exakte Nachbildung des zugrunde liegenden Matrix . Lower -order SVD ermöglicht eine ungefähre Erholung der Matrix auf die Faktoren der Spalten und Zeilen basiert. Darüber hinaus können SVD auch bei der Zersetzung von Teilmatrizen mit unbekannten Werten verwendet werden.
Semantic Anwendung

Singulärwertzerlegung in algebraischen Situationen verwendet wird , wo es eine " kleinsten Quadrate ". Die häufigste Verwendung der SVD in der latent semantischen Analyse der Verarbeitung natürlicher Sprache , die semantisch verwandte Wörter und Dokumente in den gleichen Raum abbildet . Ähnlich ist es in den Prozess der Latent Semantic Indexing Prozess als auch. Angewendet
Collaborative Application

SVD hat auch in den Prozess der Collaborative Filtering verwendet worden für solche Dinge wie die Beurteilung von Produkten und Dienstleistungen. Zeilen repräsentieren Benutzer und Produkte , mit SVD verwendet , um unbekannte Ratings und Werte zu bestimmen.