---
title: SVD
seo:
  title: SVD — Data Scientist
  description: Тема «SVD» для собеседования Data Scientist. Что такое SVD?
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Что такое SVD?</strong> [#q-14bee738d69b81fbacb7ff14aa8c0340]

SVD <code>&#40;Singular Value Decomposition&#41;</code> - это метод разложения матрицы на произведение трех матриц&#58; <InlineMath tex={"U"} />, <InlineMath tex={"\\Sigma"} />, и <InlineMath tex={"V^T"} />.

- <InlineMath tex={"U"} /> и <InlineMath tex={"V"} /> - ортогональные матрицы,
  состоящие из левых и правых сингулярных векторов соответственно.

- <InlineMath tex={"\\Sigma"} /> - диагональная матрица, содержащая сингулярные
  значения.

<code>SVD</code> используется для анализа и сжатия данных, а также для решения
систем линейных уравнений, сжатия изображений, фильтрации шума, рекомендательных
систем и других задач. Он также часто используется в алгоритмах машинного
обучения, таких как метод главных компонент <code>&#40;PCA&#41;</code>.

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Сингулярное разложение](https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5)
   :::