Seyrek Tekil Değer Ayrışımı (SSVD)
Seyrek Tekil Değer Ayrışımı (SSVD), Tekil Değer Ayrışımı (SVD) yönteminin, özellikle büyük ve seyrek veri kümeleri için uyarlanmış bir türüdür. Temel amaç, orijinal matrisi daha küçük, daha yönetilebilir ve anlamlı bileşenlere ayırmaktır, ancak SSVD, sonuçta elde edilen matrislerin (özellikle de tekil vektör matrislerinin) seyreklik özelliğini teşvik eder.
Temel Kavramlar ve Amaçlar:
Kullanım Alanları:
Algoritmalar ve Teknikler:
SSVD'nin uygulanması için çeşitli algoritmalar ve teknikler bulunmaktadır. Bunlar arasında, düzenlileştirme (regularization) yöntemleri (örneğin, L1 düzenlileştirme) ve yinelemeli (iterative) algoritmalar yer alır. Amaç, SVD'nin temel prensiplerini korurken, aynı zamanda seyreklik kısıtlamalarını da sağlamaktır.
Özetle, SSVD, büyük ve seyrek veri kümeleri için güçlü bir araçtır. Veriyi daha anlamlı ve özlü bir şekilde temsil etmeyi, boyut indirgemeyi ve gürültüyü azaltmayı sağlar.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page