看一个预测的代码，在预处理数据的时候使用了svd。了解了一下svd相关资料，比较喜欢第一篇文章的解释，不过第二篇也很简单。
https://blog.csdn.net/ab_use/article/details/50433635
https://cosx.org/2014/02/svd-and-image-compression
在论述UDV的维度的时候，两篇文章由不一致的地方。
一种说法是U是一个mxm的矩阵，D是mxn矩阵，V是nxn矩阵。
另一种说法是U是一个mxn矩阵，D是nxn矩阵，V是nxn矩阵。
两种说法其实都对，第二版是第一版的简化。因为D的特性，使得D右下角的行(或列)为0(第一篇文章有显示)，所以实际上有效的维度只有min(m, n), 因为有假设m > n, 所以这里取n。同时，U左乘到D，因此 > n 的部分为0。由此可以将UD从mxm %*% mxn 简化成mxn %*% nxn的形式。
SVD的有效的一个重要特征在于，分解得到的D矩阵，其对角线上的值是降序排列的。至于为什么是降序的，这里应该有证明 A singularly valuable decomposition: the SVD of a matrix (我没看)
将D矩阵尾部贡献量较小的特征值丢弃之后，即可得到对源矩阵的一个近似拟合，这个拟合包含了原矩阵绝大部分的信息。因此SVD可以应用于数据压缩及过滤噪声等。
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原文：https://www.cnblogs.com/oDoraemon/p/9290895.html