奇異值分解（SVD）是一個(gè)常見的矩陣分解算法。奇異值類似主成分分析，也是一種常用的降維方式，我們往往取Top K個(gè)奇異值就能夠表示絕大部分信息量，因此SVD經(jīng)常拿來做損失較小的有損壓縮。

正確答案是：B、C、D。

**分析如下：**

**B: 一個(gè)常見的矩陣分解算法**
- 正確。SVD是一種常見的矩陣分解算法，它將一個(gè)矩陣分解為三個(gè)矩陣的乘積：一個(gè)正交矩陣、一個(gè)對(duì)角矩陣和另一個(gè)正交矩陣。具體來說，對(duì)于一個(gè)矩陣 \(A\)，可以分解為 \(A = U\Sigma V^T\)，其中 \(U\) 和 \(V\) 是正交矩陣，\(\Sigma\) 是對(duì)角矩陣。

**C: SVD經(jīng)常拿來做損失較小的有損壓縮**
- 正確。SVD在數(shù)據(jù)壓縮中非常有用。通過保留最大的奇異值和對(duì)應(yīng)的奇異向量，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有損壓縮，同時(shí)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的重要信息。

**D: 奇異值類似主成分，我們往往取Top K個(gè)奇異值就能夠表示絕大部分信息量**
- 正確。奇異值分解中的奇異值類似于主成分分析中的主成分。通過選擇前 \(K\) 個(gè)奇異值及其對(duì)應(yīng)的奇異向量，可以有效地降維，并保留絕大部分的數(shù)據(jù)信息。這種方法在實(shí)踐中非常常見。

**A: SVD無法用作降維**
- 錯(cuò)誤。SVD實(shí)際上是一個(gè)非常有效的降維工具。通過選擇前 \(K\) 個(gè)最大的奇異值及其對(duì)應(yīng)的奇異向量，可以將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，從而實(shí)現(xiàn)降維。

綜上所述，正確答案是B、C、D。