特徵選擇之SVD分解
Singular Value Decomposition
奇異值分解( The singular value decomposition ) 是線性代數中一種重要的矩陣分解。能夠用小得多的資料表示原始資料集，並且能夠去除噪聲和冗餘。
優缺點
優點：可去除噪聲，降維
缺點：只適用數值型資料
理論知識
SVD是講原始資料矩陣Data分解成三個矩陣
若原始矩陣D是m*n
則
選幾個維度還是儘可能的保留足夠的資訊的條件下對以後的工作儘可能的好。
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