【Python机器学习】零基础掌握TruncatedSVD矩阵分解

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【Python机器学习】零基础掌握TruncatedSVD矩阵分解

如何有效地处理高维数据？

在日常生活和工作中，经常会遇到需要处理大量数据的情况。例，在金融领域，可能需要分析上千种股票的历史数据来做出投资决策。这些数据通常具有高维性，简单地对每一维进行分析既费时又不准确。那么，有没有一种方法可以将这些复杂的数据简化，同时还能保留最重要的信息呢？

这就需要用到今天要介绍的算法——Truncated Singular Value Decomposition（简称 TruncatedSVD）。

假设在一个电子商务平台上，有上百种商品和数百名用户，每名用户都会对不同商品进行评分。这就生成了一个非常大而稀疏的用户-商品评分矩阵。

问题来了如何从这个庞大的数据集中找出哪些商品是最受用户欢迎的，或者哪些用户具有相似的购买偏好？

解决思路：通过使用TruncatedSVD算法，可以将这个高维的用户-商品评分矩阵降维&#