特異値分解とは

SVDと、それに密接に関連するPCAは、適用範囲の広い確立した特徴抽出方法ですOracle Machine Learning for SQLには、特徴抽出アルゴリズムとして特異値分解(SVD)が、SVDモデルの特別なスコアリング方法として主成分分析(PCA)が実装されています。

SVDおよびPCAは、基礎となるデータ分散を取得する場合に最適な直交線形変換です。この特性は、高次元データのディメンション性を減少させ、有益なデータ・ビジュアライゼーションをサポートする場合に非常に役立ちます。

SVDおよびPCAには、ディメンション性の低減以外にも、多くの重要な利用方法があります。これには、マトリックス反転、データ圧縮、不明なデータ値の帰属計算などがあります。