个人账号可以形成矩阵的方式包括以下几种：
1. 基于用户属性的矩阵：将个人账号的属性作为矩阵的行或列，例如性别、年龄、地区等，每个账号对应一个属性向量，通过对属性向量进行组合和运算形成矩阵。
2. 基于用户行为的矩阵：将个人账号的行为作为矩阵的行或列，例如购买记录、点击行为、收藏行为等，每个账号对应一个行为向量，通过对行为向量进行组合和运算形成矩阵。
3. 基于用户关系的矩阵：将个人账号之间的关系作为矩阵的元素，例如好友关系、关注关系等，每个账号对应一个关系向量，通过对关系向量进行组合和运算形成矩阵。
4. 基于用户特征的矩阵：将个人账号的特征作为矩阵的行或列，例如用户的兴趣、偏好、需求等特征，每个账号对应一个特征向量，通过对特征向量进行组合和运算形成矩阵。
通过对个人账号的不同属性、行为、关系和特征进行矩阵化，可以方便地进行数据分析、模式识别、推荐系统等任务，并且可以通过矩阵运算和机器学习算法进行相关的分析和预测。