Puede alguien explicar la descomposición de valor singular de un tensor (tal vez un 3 dimensiones de la matriz) con un ejemplo? Es intuitivamente difícil el obtener el significado de las fórmulas.
En una nota relacionada, considere el siguiente escenario. Hay n los coches en la carretera y dicen que la distancia recorrida por cada uno de ellos está determinada sólo por el estado de ánimo del conductor(vamos a pensar que a mayor valor, más que unidades) y el número de personas en el coche(que es independiente del estado de ánimo del conductor).
Si yo fuera a este modelo como un 3 dimensiones(la distancia recorrida por el coche, el humor, el número de personas en coches de las 3 dimensiones) de la matriz y con algunos datos suficientes puntos, puedo obtener la distancia recorrida por un vehículo específico, dado un estado de ánimo y el número de personas en el coche(por supuesto, el punto de datos es la falta de esta)?
El verdadero caso de uso tengo que probablemente tiene más dimensiones(agregar horas del día como una 4ª dimensión).
Mi problema es exactamente el proceso de descomposición del tensor de un singular de la matriz y también, dado que otras (n-1) puntos, ¿cómo puedo obtener la distancia recorrida por el coche?
Probablemente hay mejores enfoques para resolver este ejemplo, pero estoy buscando específicamente para este enfoque para comprender de orden superior, SVD.
