低秩压缩

Low-rank compression是一种矩阵近似技术，旨在通过降低矩阵的秩来减少数据存储和计算成本，同时保留关键信息。该方法通过分解高维矩阵为低秩矩阵的乘积，实现数据的高效压缩与处理。在大规模数据集和高维特征空间中，Low-rank compression能够显著提升算法的运行效率和可扩展性，广泛应用于机器学习、数据挖掘和计算机视觉等领域。