群决策方法的评教思路还挺有意思的，尤其是用了奇异值分解（SVD）和聚类，这种组合在教学评估场景下还挺实用的。数据一多，一堆维度，不做降秩根本看不出啥规律。用Matlab和SAS跑完之后，再分个类，不光能把老师分类得更合理，连评委库怎么搭都能有参考。

比如你要搞个评教系统优化，建议先看看这篇文章的逻辑流程，SVD 那一块是重点。你可以用Matlab试试他们那种随机分解的思路，这里有代码，还不错，运行也快。

还有个蛮实用的就是SVD 解线性方程组的技巧，虽然是老方法，但挺稳定的，尤其适合你要跑批量数据的时候。想提升点鲁棒性，也可以看看KSVD 那份 PPT，讲得还算通俗。

另外像图像质量评估、手写识别甚至是图像水印这些场景，也都能看到SVD的影子，跨领域用得还蛮多。如果你想研究点进阶的，还可以翻翻TT-SVD 的光谱图像，用Python写的，思路清晰，代码也好改。

如果你正折腾数据挖掘、教育数据、图像这类的，可以从这篇评教文章出发，顺着几个SVD相关资源撸下来，会有不少收获。