Niedrigrangkompression

Low-Rang-Kompression ist eine Matrixapproximationstechnik, die darauf abzielt, den Speicherbedarf und die Rechenkosten durch das Reduzieren des Rangs einer Matrix zu senken, während kritische Informationen beibehalten werden. Diese Methode erreicht effiziente Datenkompression und -verarbeitung, indem hochdimensionale Matrizen in das Produkt von Low-Rang-Matrizen zerlegt werden. Bei großen Datensätzen und hochdimensionalen Merkmalsräumen kann Low-Rang-Kompression die Laufzeit-Effizienz und Skalierbarkeit von Algorithmen erheblich verbessern und wird daher in vielen Bereichen wie Maschinellem Lernen, Datenmining, Computer Vision und anderen eingesetzt.