在選擇參數 ( r ) 時，首先需要考慮問題的具體應用背景和數據特性。參數 ( r ) 代表了矩陣的最大秩，這直接影響到模型的表達能力和計算效率。選擇合適的 ( r ) 可以遵循以下幾個步驟：
數據分析：對於待優化的數據集，進行初步的奇異值分解（SVD）分析，觀察奇異值的衰減情況。通常，前幾個奇異值能夠捕捉到數據的主要特徵，而後面的奇異值則可能是噪聲。
交叉驗證：通過交叉驗證的方法，選擇不同的 ( r ) 值，並評估模型在驗證集上的表現。選擇能夠在驗證集上達到最佳性能的 ( r ) 值。
應用需求：根據具體的應用需求來調整 ( r )。例如，在某些應用中，可能需要更高的模型靈活性，這時可以選擇較大的 ( r )；而在其他情況下，為了避免過擬合，則應選擇較小的 ( r )。
計算資源：考慮計算資源的限制，較大的 ( r ) 會導致更高的計算成本，因此在選擇時需要平衡模型的準確性和計算效率。