奇异值分解是一种矩阵分解技术，如果将列看作特征，SVD也能看作是一种降维技术。如果将数据先进行标准化之后，再进行SVD操作，其左奇异向量U就是主成分得分，右奇异向量V就是主成分负载。但SVD的优势恰恰在于不进行标准化，当我们处理高维稀疏数据（例如文本数据）时，标准化会使矩阵不再稀疏，影响计算效率。所以一般是用SVD直接对原始数据进行操作。得到U的第一列是平均值的意义，U的后几列才有区别各样本的功能。
在文本挖掘中，潜在语义分析（LSA）假设在词项和文档之间有一个潜在语义层，词汇和语义产生关联，文档也和语义产生关联。这样通过语义概念，可以将词项和文档放在一个语义空间中观察分析。进一步我们可以将语义所为词项的“主成分”放到数据挖掘中进行分析。LSA的一般过程是先构造词项-文档矩阵（其转置为文档-词项矩阵，视需要而定），再计算TFIDF值，然后用SVD来分解这个矩阵，得到的奇异向量就是潜在语义。U的第一列可以认为是词项在文档中的平均出现频率，V的第一列可以认为是文档中包含的词项频率，我们更有兴趣的是后几列。关于SVD和LSA有一份精彩的入门文档，下面的R代码就是对该文档的模仿，但是SVD得到的结果却和文档不同，我很奇怪为什么会这样。（使用的数据）
