¿Para qué análisis se utilizan generalmente las matrices multidimensionales?
Específicamente, las matrices tienen tres usos importantes.
El primer objetivo es resolver ecuaciones lineales. Por ejemplo, una matriz bidimensional puede entenderse como un conjunto de puntos en un sistema de coordenadas cartesiano plano. Al calcular la distancia entre puntos, se puede completar la agrupación, clasificación o predicción. Operaciones similares pueden extenderse a situaciones multidimensionales.
La segunda aplicación es la reducción de ecuaciones, que utiliza la forma cuadrática de la matriz para asignar conjuntos de datos linealmente inseparables a dimensiones altas y transformarlos en situaciones linealmente separables. Este es el principio básico de las máquinas de vectores de soporte. .
La tercera aplicación es la conversión. Las matrices se pueden reducir dimensionalmente mediante valores propios y vectores propios, simplificando las operaciones en conjuntos de datos de alta dimensión como imágenes. Este principio se utiliza en el análisis de componentes principales.
En programación, podemos entender formalmente una matriz como una matriz bidimensional. Tomando Python como ejemplo, una matriz es una lista grande con varias listas anidadas en su interior. Cada lista interna tiene la misma longitud, donde cada elemento es un valor entero o de punto flotante. La lista interna es un vector de fila, es decir, un objeto.
Antes de intentar aprender un nuevo idioma, comprender los principios de diseño del mismo puede mantenerte despierto y evolucionando a medida que exploras el nuevo idioma.