Vektoriperusteisia

Vektoriperusteisia on termi, jota käytetään kuvaamaan menetelmiä, esitystapoja ja malleja, jotka rakentuvat vektoreista tai vektoreista johdettujen ominaisuus- ja piirteistilojen varaan. Tällainen lähestymistapa mahdollistaa tiedon käsittelyn lineaaristen operaatioiden avulla ja tarjoaa geometrisen tulkinnan datasta.

Tyypillisiä esiintymiä ovat ominaisuusvektorit (feature vectors) sekä vektorimuotoiset esitykset monissa sovelluksissa, kuten grafiikassa, paikkatiedossa ja tietojenkäsittelytieteessä. Esimerkiksi sanaston tai kuvien esittämisessä data muunnetaan tiheisiin tai harvoihin vektorimuotoihin, joita voidaan käsitellä algoritmisesti.

Edut ovat tiivis ja yhteensopiva tiedon esitys sekä mahdollisuus suorittaa tehokkaita lineaarisia operaatioita, kuten etäisyyksien laskeminen, klusterointi ja dimensioiden vähentäminen. Rajoitteita ovat kuitenkin mahdolliset liialliset oletukset lineaarisuudesta sekä se, että valittu vektoritila ja perusvektorit vaikuttavat tulkittavuuteen ja suorituskykyyn erityisesti monimutkaisissa tai epälineaarisissa ilmiöissä.

Historia ja nykytilanne: Ajatus vektoreista ja vektorirakenteista juontaa juurensa lineaarialgebrasta ja analyyttisestä geometriaa 1800- ja 1900-luvuilla. Nykyisin vektoriperusteiset menetelmät ovat keskeisiä monilla aloilla, kuten koneoppimisessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, tietokonegrafiikassa ja paikkatiedossa, missä data muunnetaan ominaisuusvektoreiksi ja analyysiä ohjataan lineaarisilla tekniikoilla.