What are the key applications of eigendecomposition in machine learning?

Некоторые ключевые применения eigendecomposition в машинном обучении:

• Анализ главных компонентов (PCA). www.numberanalytics.com www.pickl.ai Eigendecomposition используется для уменьшения размерности высокомерных данных. www.numberanalytics.com Разложение матрицы covariance данных позволяет найти направления с максимальной дисперсией, что позволяет сократить размерность и эффективно представить данные. www.pickl.ai
• Спектральная кластеризация. www.numberanalytics.com В этом методе кластеризация данных основана на собственных векторах матрицы сходства. www.numberanalytics.com
• Латентный семантический анализ. www.numberanalytics.com Eigendecomposition применяется для выявления скрытых тем в текстовых данных. www.numberanalytics.com
• Снижение размерности. blog.clairvoyantsoft.com Eigendecomposition помогает уменьшить количество факторов или признаков до нескольких важных, чтобы принять правильное решение. blog.clairvoyantsoft.com