Как преобразование матрицы к каноническому виду используется в анализе данных и машинном обучении?

Преобразование матрицы к каноническому виду, или сингулярное разложение (Singular Value Decomposition, SVD), помогает наглядно представить имеющиеся данные и решить разные задачи в анализе данных и машинном обучении. www.machinelearning.ru

Некоторые области применения:

• Решение систем уравнений. www.machinelearning.ru Сингулярное разложение позволяет вычислять обратные и псевдообратные матрицы большого размера, что полезно при решении задач регрессионного анализа. www.machinelearning.ru
• Сжатие изображений. www.machinelearning.ru В этом процессе используются свойства сингулярного разложения, например, способность показывать ранг матрицы и приближать матрицы данного ранга. www.machinelearning.ru
• Изучение связи между различными аспектами набора данных. www.geeksforgeeks.org Например, между текстом и изображениями или между клиническими результатами и экспрессией генов. www.geeksforgeeks.org Для этого применяют канонический корреляционный анализ (CCA). www.geeksforgeeks.org

Таким образом, приведение матрицы к каноническому виду позволяет глубже понять закономерности и связи в многомерных данных. www.geeksforgeeks.org