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[人工智能]矩阵-建模的应用思路碎片

目录

1.应用场景一:描述实体关系

1.1将文字描述的问题图形化看是否可用进一步抽象

1.2转换为表格

1.3将关系数字化?

1.4 试探寻找可用直接解释的数学模型

1.5 如果不能寻找到,那么需要构建模型

2.应用场景二:描述组合关系

3.抽象方法:

4.矩阵的秩的应用


如何使用矩阵描述问题呢?

大学直接学习如何进行矩阵的运算,但是没有从上到下理解矩阵如何描述应用问题

1.应用场景一:描述实体关系

实体关系例如 连通性,关联性

比如要探索四座城市的连通性根据连通性去研究如何铺设高速公路?

我们如何去解决这个问题呢?

问题需要分解,首先是如何描述城市直接的连通性并且能够度量呢?

1.1将文字描述的问题图形化看是否可用进一步抽象

如下下图 ABCD 代表四座城市,他们之间的通行关系如下图:

如何使用一个模型来描述上面的关系呢?

模型的选取必须能够方便支持数据运算

我想描述上面的数学模型很多的,

比如使用数学的集合描述

或者使用向量描述

但是比较直观的描述还是矩阵,矩阵

矩阵可用理解为表格一种形式,如果在E-R模型的世界中其实就是 关系模型

那么我们把上面的图转换为关系模式表格

1.2转换为表格

1.3将关系数字化?

1.4 试探寻找可用直接解释的数学模型

将上面的表格可用直接描述为矩阵

1.5 如果不能寻找到,那么需要构建模型

2.应用场景二:描述组合关系

矩阵可以看做是通过行向量或者列向量组成的

如果使用行向量描述一个实体的特征,也就是该实体有 n 个属性特征值

那么我们完全可以将 n 个实体组合起来构成一个组合关系来研究

例如: 有2个商场, 每个商场都销售 3种电视机

? ? 现在已知 3种电视机的销售数量和销售单价如何计算 每个商场的总销售额呢?

这个问题我们可以直接使用矩阵直观的描述起来

首先是实体矩阵,每个商场就是一个实体,也就是一个行向量

每个商场销售的电视机可以看成该实体的属性

3.抽象方法:

识别实体

将实体向量化,也就是寻找可以描述该实体的变量集合

将实体组成矩阵成为 实体矩阵

寻找影响实体矩阵的变量因子可以构成因子列向量??

寻找实验结果构成的结果列向量

探索实体矩阵和因子列向量的运算结果和结果向量之间的关系

4.矩阵的秩的应用

矩阵中最大不相关向量的个数就是秩了。

待更新...

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加:2021-11-10 12:23:57  更:2021-11-10 12:25:10 
 
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