特異値分解

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E7%95%B0%E5%80%A4%E5%88%86%E8%A7%A3
http://www.misojiro.t.u-tokyo.ac.jp/~murota/lect-kisosuri/singularvalue050129.pdf

とりあえず特異値分解は最小自乗法を使うときに役に立つと言うところまでわかった。あと実ユニタリ行列は直行行列。

http://www.cs.tsukuba.ac.jp/H16Syuron/200335283.pdf

第4 章特徴軸によるトピック検出手法6
4.1 特異値分解
4.2 クラスタリング
4.3 独立成分分析

http://www.dbsj.org/Japanese/DBSJLetters/vol3/no3/papers/ohuchi.pdf

一般に，テキスト集合に対する検索は主な単語を取り出し，
これらを用いたベクトル空間モデルに基づいて処理される
[1]．テキストデータは語いの数だけ次元が存在し，一般的に
数万から数十万次元の高次元データとなる．
//
特異値分解(SVD)を用いて検索空間の次元を縮小す
る．これにより検索精度を維持したまま次元を大きく縮小す
ることができるため，検索効率と検索精度を両立することが
できる．

ふむふむなるほど。明日はこの2つの論文を読む。