Один из возможных способов решить эту проблему - сгладить ковариационную матрицу в вектор. Сделав это, вы можете построить матрицу 1000xN, где 1000 обозначает количество выборок в вашем наборе данных, а N - количество объектов. Например, если ваши объекты состоят из вектора 3x1, ковариационной матрицы 3x3 и, скажем, 5 других скаляров, N может быть 3 + 3 * 3 + 5 = 17. Затем вы используете эту матрицу для обучения произвольной модели, такой как линейный регрессор, или более сложных моделей, таких как дерево или тому подобное.
При обучении моделям машинного обучения важно понимать ваши данные и использовать их структуру, чтобы помочь алгоритмы обучения. Например, мы могли бы использовать тот факт, что ковариационная матрица симметрична c и положительно полуопределена и, следовательно, живет в замкнутом выпуклом конусе . Симметрия матрицы подразумевает, что она живет в подпространстве множества всех матриц 3x3. На самом деле размерность пространства 3x3 симметричных c матриц составляет всего 6 . Вы можете использовать эти знания для уменьшения избыточности ваших данных.