# 奇異值分解（Singular Value Decomposition）

奇異值分解（SVD）是一種將矩陣分解為三個矩陣乘積的技術，廣泛應用於降維、推薦系統和資料壓縮等領域。

## 完整說明

奇異值分解（SVD）是一種重要的矩陣分解方法，它將一個矩陣分解為三個矩陣的乘積：U、Σ 和 V<sup>T</sup>。其中，U 和 V 是正交矩陣，Σ 是一個對角矩陣，其對角線上的元素稱為奇異值。SVD 在資料降維、推薦系統、影像處理等領域有廣泛應用。

## 常見問題

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