SVD 奇異值分解

SVD 奇異值分解 丟掉小的奇異值 丟掉小的奇異值 減少計算量 消除噪音 有些奇異值非常小，可能是測量上一些小雜訊造成的 原始矩陣W是m行n列，那麼U、Σ和VT就分別是m行m列、m行n列和n行n列。上述分解中會構建出一個矩陣Σ，該矩陣只有對角元素，其他元素均爲0。另一個慣例就是，Σ的對角元素是從大到小排列的。這些對角元素稱爲奇異值（Singular Value），它們對應了原始數據集矩陣Data的

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