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Los reportes  aquí son partes de cursos, presentaciones, etc recopilados sin orden, y su única unidad es que me pertenecen.










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Resumen
Singular Value Decomposition es la más importante factorización de una matriz. Es numéricamente estable y sus aplicaciones abarcan un extenso número de áreas, desde solución de sistemas lineales, Análisis de Componentes Principales (PCA), hasta Big Data. Aquí se resumen sólo las propiedades esenciales de SVD necesarias para su aplicación a la compresión de imágenes. La imagen a la derecha y abajo sólo ocupa un 28% de lo requerido por la imagen original.
















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