TSVDは「トランケイテッド・シングラー・バリュー・デコンポジション」の略です。これは、行列の近似を行うための手法で、特にデータ圧縮やノイズ除去に使われます。以下にその特徴をまとめます。 目的: 大規模なデータセットを扱う際に、重要な情報を保持しつつ、データの次元を削減すること。 手法: 行列を特異値分解（SVD）し、特異値の中で重要なものだけを残して、他を切り捨てる（トランケイテッド）ことで、近似行列を得る。 応用例: 画像処理、推薦システム、機械学習など、さまざまな分野で利用されている。 この手法は、特にデータが高次元である場合に、計算効率を高めるために非常に有用です。