Singular Value Decomposition (SVD)

Técnica de factorización matricial que se utiliza en la reducción de dimensionalidad y el análisis de datos. Consiste en descomponer una matriz en tres matrices: una matriz de vectores singulares izquierdos, una matriz diagonal de valores singulares y una matriz de vectores singulares derechos. La SVD se utiliza en aplicaciones como la compresión de imágenes, la recuperación de información y la eliminación de ruido de datos.