Разложение по сингулярным числам (SVD) — это разложение матрицы на три матрицы: U, S и V. Это можно записать как: где A — исходная матрица, U и V — ортогональные матрицы, а S — диагональная матрица. Элементы S называются сингулярными значениями матрицы A. Матрица U . Матрица U содержит левые сингулярные векторы матрицы A. Эти сингулярные векторы ортогональны друг другу и охватывают пространство строк матрицы A. Количество столбцов в U равно количеству рядов в А. Матрица S ...

Матричная факторизация заключается в разложении матрицы на произведение двух прямоугольных матриц меньшей размерности. Идея состоит в том, чтобы представить матрицу в более низком скрытом пространстве. Одним из полезных методов является анализ основных компонентов (PCA). Он разлагает ковариационную матрицу, чтобы найти направление, которое максимизирует дисперсию. Его можно использовать для уменьшения размеров, разделения изображений. Анализ независимых компонентов (ICA) — это еще..