低ランク圧縮

低ランク圧縮は、データの保存と計算コストを削減するために行列のランクを下げつつ重要な情報を保持する行列近似技術です。この手法は、高次元の行列を低ランクの行列の積に分解することで効率的なデータ圧縮と処理を実現します。大規模なデータセットや高次元の特徴空間において、低ランク圧縮はアルゴリズムの実行時間の効率化とスケーラビリティの向上に大きく貢献し、機械学習、データマイニング、コンピュータビジョンなどの分野で広く応用されています。