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

Некоторые практические применения матриц в обработке данных и машинном обучении:

• Классификация объектов. 24 Матрицы предоставляют удобное и компактное представление данных, что позволяет эффективно анализировать сложные наборы данных. 4 Например, в медицине можно использовать матрицу, где каждая строка представляет пациента, а столбцы — различные медицинские показатели. 4 Алгоритмы классификации на основе матриц могут помочь в определении диагноза или прогнозировании заболеваний. 4
• Кластеризация данных. 24 Матрицы позволяют алгоритмам обнаруживать скрытые структуры и группировать данные на основе их схожести. 4 Например, можно построить матрицу данных о поведении пользователей в интернет-магазине, где каждая строка будет представлять отдельного пользователя, а каждый столбец — конкретный признак. 4
• Регрессия. 4 Матрицы обеспечивают возможность для алгоритмов регрессии анализировать связи между признаками и целевыми переменными, что способствует прогнозированию значений целевой переменной на основе новых наблюдений. 4
• Обработка естественного языка. 4 Матрицы используются для представления текстовых данных и извлечения признаков. 4
• Восстановление сигналов. 5 Матрицы применяют для восстановления искажённых работой фильтра (шума) одномерных сигналов и двумерных сигналов (изображений). 5