TruncatedSVD将矩阵降维为2维是什么意思
时间: 2024-05-22 10:11:35 浏览: 129
SVD矩阵分解
TruncatedSVD是一种矩阵分解方法,可用于将高维矩阵降维为低维矩阵。当我们将矩阵降维为2维时,实际上是将原始矩阵的每个样本表示为2维向量,这可以帮助我们更好地可视化数据。在TruncatedSVD中,"truncated"指的是我们只选择矩阵分解的前k个维度,这有助于减少计算时间和内存占用。因此,当我们使用TruncatedSVD将矩阵降维为2维时,我们只保留了最重要的两个维度,即在这两个维度上原始数据的方差最大。
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