TSVD（Truncated Singular Value Decomposition）は、主に以下のような用途で利用されます。 データ圧縮: 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サイズを小さくするために使われます。これにより、ストレージの節約や処理速度の向上が図れます。 ノイズ除去: データに含まれるノイズを減少させるために、重要な成分だけを残し、不要な成分を削除することができます。これにより、データの品質が向上します。 次元削減: 高次元のデータを低次元に変換することで、視覚化や解析が容易になります。特に機械学習の前処理としてよく用いられます。 推薦システム: ユーザーとアイテムの関係をモデル化する際に、TSVDを用いて潜在因子を抽出し、個々のユーザーに対するアイテムの推薦を行うことができます。 画像処理: 画像の圧縮や特徴抽出に利用され、特に顔認識などのタスクで効果を発揮します。 これらの用途により、TSVDはデータサイエンスや機械学習の分野で非常に重要な手法となっています。