Vectores propios

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utilizan como herramientas matemáticas clave en la descomposición y análisis de matrices.

Conforman componentes direccionales fundamentales que describen cómo una transformación lineal actúa sobre los datos en espacios multidimensionales.

Son útiles para identificar patrones intrínsecos en conjuntos de datos, reduciendo dimensionalidad y destacando información esencial para análisis como el PCA (Análisis de Componentes Principales).

Permiten interpretar las interacciones y relaciones presentes en modelos que procesan datos complejos y de alta dimensionalidad.

Ofrecen una base para optimizar algoritmos relacionados con sistemas de recomendación, reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

Su cálculo exige operar matrices para encontrar valores característicos que correlacionan con direcciones invariantes tras una transformación.