特異値分解（SVD）には多くの用途がありますが、いくつかの例があります。

推奨システム：SVDは、大きなデータセットで潜在的な機能を見つけるのに最適です。これは、推奨システムに非常に役立ちます。ユーザー - アイテムマトリックスをユーザーとアイテムの潜在的な機能に分解し、潜在的な機能空間の類似性に基づいて推奨事項を作成できます。
次元削減：SVDは、一般的に次元の減少に使用されます。情報の損失を最小限に抑えながら、データの次元を減らすために、小さな特異値に対応する特異値/ベクトルを「捨てる」ことができます。
線形最小二乗問題の解決：SVDの擬似逆度を使用して、過度に決定されたまたは未定の線形システムを解くことができます。
主成分分析：PCAは、SVDの特別なケースと見なすことができます。ここでは、トップKシングルベクターを保持します。したがって、SVDを使用してPCAを実行できます。
画像圧縮：画像の分解による特異な値は、最小限の損失で画像を圧縮するためにしきい値を取得できます。
などなど！SVDは、データサイエンスと機械学習に多くのアプリケーションを備えた非常に基本的で有用な分解です。
Singular value decomposition (SVD) has a lot of uses, here are a few examples:

Recommendation systems: SVD is great for finding latent features in large datasets, which is very useful for recommendation systems. You can decompose a user-item matrix into latent features of users and items, and make recommendations based on similarity in the latent feature space.
Dimensionality reduction: SVD is commonly used for dimensionality reduction. You can "throw away" singular values/vectors corresponding to small singular values to reduce the dimensionality of your data while minimizing information loss.
Solving linear least squares problems: You can use the pseudoinverse from SVD to solve over-determined or under-determined linear systems.
Principal component analysis: PCA can be seen as a special case of SVD, where you just keep the top k singular vectors. So SVD can be used to perform PCA.
Image compression: The singular values from decomposing an image can be thresholded to compress the image with minimal loss.
And many more! SVD is a very fundamental and useful decomposition with a lot of applications in data science and machine learning.