基于奇异值分解的简化数据应用

摘要

奇异值分解是提取数据特征信息的一种强大工具,其应用可以从信息检索领域扩展到金融、医疗、统计学等各领域,是简化数据、相似度计算的一种有效方法。对奇异值分解原理和特性进行阐述,介绍了基于Python与其相关科学计算库的奇异值分解过程和相似度算法,解释了将庞大的数据矩阵映射到低维空间的转换过程,图像数据通过奇异值分解较原始图像压缩了近8倍。分别对SVD在推荐系统和图像压缩两方面的具体应用进行描述,总结出奇异值分解在数据降维中的强大应用和良好前景。