What are some applications of eigenvalues and eigenvectors in machine learning?

Некоторые области применения eigenvalues и eigenvectors в машинном обучении:

• Анализ главных компонентов (PCA). dev.to circuitlabs.net С помощью eigenvectors матрицы ковариации находят главные компоненты, которые соответствуют направлениям максимальной дисперсии в данных. dev.to Это позволяет уменьшить размерность данных, сохранив при этом большую часть важной информации. dev.to
• Рекомендательные системы. dev.to Декомпозиция собственных значений применяется к матрицам взаимодействия пользователей и товаров, чтобы выявить скрытые факторы, объясняющие предпочтения пользователей и характеристики товаров. dev.to
• Спектральная кластеризация. dev.to В этой технике используются eigenvectors матрицы Лапласа графа, чтобы разделить узлы графа на кластеры. dev.to
• Обработка естественного языка (NLP). dev.to Eigenvalues и eigenvectors используются в таких техниках, как Latent Semantic Analysis (LSA), чтобы захватить семантические отношения между словами в корпусе. dev.to
• Алгоритм PageRank. www.freecodecamp.org Известный алгоритм Google использует eigenvectors, чтобы определить важность веб-страниц. www.freecodecamp.org
• Понимание кластеров данных. www.freecodecamp.org Eigenvectors помогают идентифицировать группы или кластеры внутри данных. www.freecodecamp.org