vektorbaserade

Vektorbaserade metoder beskriver system och representationer som bygger på vektorer och vektorrum. En vektor är en storhet med både storlek och riktning i ett n-dimensionellt rum, och data kan representeras som koordinater i ett sådant rum. Vektorbaserade metoder använder ofta operationer som addition, skalärprodukt, normberäkningar och projektioner för att jämföra, transformera och analysera data. Begreppet är centralt inom områden där geometriska och kvantitativa relationer är viktiga, särskilt i problemlösning med linjär algebra och i effektiva algoritmer för stordata.

Användningsområden inkluderar maskininlärning och signalbehandling, där data och modeller representeras som n-dimensionella vektorer eller embeddings. Inom textanalys används ord- eller meningsvektorer för att fånga semantiska relationer; inom bildbehandling används färg- och texturvektorer samt feature-vektorer; i datorgrafik används vektorgrafik där bilder definieras av geometriska objekt snarare än rasterpunkter. Inom kartografi och geografiska informationssystem används koordinatvektorer för position och rörelse.

Fördelar med vektorbaserade representationer inkluderar skalbarhet, lättare algebraisk manipulation och ofta jämförelse via avstånds- eller likhetsmått. De är särskilt effektiva när data ligger nära en lågdimensionell struktur i ett högdimensionellt rum. Begränsningar inkluderar höga dimensioner i vissa tillämpningar, tolkningssvårigheter och att vissa operationer kan bli beräkningsintensiva. Begreppet används ofta tillsammans med grundbegrepp som baser, projektioner och mått i vektorrum.