یک روش برای بهینه سازی به عنوان یک ابر پارامتر در طول انتخاب مدل است (مقداری را برای n_components انتخاب کنید که بهترین مقدار برای آموزش مدل باشد).  از آنجا که TSVD نسبت واریانس ماتریس ویژگی اصلی را توسط هر مولفه فراهم می کند، می توانیم تعداد مولفه هایی را انتخاب کنیم که مقدار واریانس مورد نظر را توضیح می دهند (95٪ یا 99٪ مقادیر مشترک هستند) به عنوان مثال، در زیر سه مولفه اول خروجی تقریباً 30٪ از واریانس داده های اصلی را توضیح می دهند: