TFIDF矩阵上的SVD返回一个奇怪的形状
可能是由于以下原因：
- 数据稀疏性：TFIDF矩阵通常是一个高维稀疏矩阵，其中大部分元素为零。这种稀疏性可能导致SVD返回的奇异值较多，从而导致奇异值矩阵的形状与预期不同。
- 维度选择：SVD可以选择保留的奇异值数量，从而控制降维的程度。如果选择的奇异值数量较少，那么返回的奇异值矩阵的形状可能会与预期不同。
- 数据噪声：如果TFIDF矩阵中存在噪声或异常值，那么SVD可能会受到影响，导致返回的奇异值矩阵形状异常。
针对这个问题，可以尝试以下解决方案：
- 数据预处理：在进行SVD之前，可以对TFIDF矩阵进行数据预处理，例如去除异常值、归一化等，以减少噪声对SVD的影响。
- 调整参数：可以尝试调整SVD算法的参数，例如选择不同的奇异值数量，以获得更符合预期的奇异值矩阵形状。
- 使用其他降维方法：除了SVD，还有其他降维方法可以尝试，例如主成分分析（PCA）等。不同的降维方法可能对数据的特征有不同的解释和处理方式。
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