Singulaarsusanalüüs
Singulaarsusanalüüs ehk singular value decomposition (SVD) on lineaarse algebra meetod, mille abil maatriksit saab dekomponeerida kolmeks muuks maatriksiks. See on üks tähtsamaid ja laialdasemalt kasutatavaid maatriksdekompositsiooni tehnikaid mitmesugustes rakendustes, sealhulgas andmeanalüüsis, pilditöötluses ja masinõppes. SVD jagab mis tahes reaalse või kompleksse maatriksi A järgmiseks: A = UΣVᵀ, kus U ja V on ortogonaalsed maatriksid ning Σ on diagonaalmaatriks, mille diagonaalil olevad elemendid on mittemoonduvad ehk singulaarväärtused.
Singulaarväärtused on mittenegatiivsed arvud, mis näitavad maatriksi A poolt tehtava lineaarne teisenduse "venitusfaktorit" teatud suundades. Need
Singulaarsusanalüüsi üks peamisi eeliseid on selle võime vähendada andmete dimensiooni. Kui meil on suur hulk andmeid,
Lisaks dimensioonide vähendamisele kasutatakse SVD-d ka mürade eemaldamiseks andmetest. Kuna väiksemad singulaarväärtused seostuvad sageli müra või