Каковы практические применения невырожденных матриц в обработке данных и машинном обучении?

Некоторые практические применения матриц в обработке данных и машинном обучении:

• Классификация объектов. eduherald.ru elibrary.ru Матрицы предоставляют удобное и компактное представление данных, что позволяет эффективно анализировать сложные наборы данных. elibrary.ru Например, в медицине можно использовать матрицу, где каждая строка представляет пациента, а столбцы — различные медицинские показатели. elibrary.ru Алгоритмы классификации на основе матриц могут помочь в определении диагноза или прогнозировании заболеваний. elibrary.ru
• Кластеризация данных. eduherald.ru elibrary.ru Матрицы позволяют алгоритмам обнаруживать скрытые структуры и группировать данные на основе их схожести. elibrary.ru Например, можно построить матрицу данных о поведении пользователей в интернет-магазине, где каждая строка будет представлять отдельного пользователя, а каждый столбец — конкретный признак. elibrary.ru
• Регрессия. elibrary.ru Матрицы обеспечивают возможность для алгоритмов регрессии анализировать связи между признаками и целевыми переменными, что способствует прогнозированию значений целевой переменной на основе новых наблюдений. elibrary.ru
• Обработка естественного языка. elibrary.ru Матрицы используются для представления текстовых данных и извлечения признаков. elibrary.ru
• Восстановление сигналов. cyberleninka.ru Матрицы применяют для восстановления искажённых работой фильтра (шума) одномерных сигналов и двумерных сигналов (изображений). cyberleninka.ru