好看视频：高阶数据：什么是高维数据？

小编 2024年09月20日 13:27 46 0

1什么是高维数据？

高维数据挖掘，是基于高维度的一种数据挖掘，和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。

随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。

扩展资料：

数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。它是计算机技术研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，已成为国际上数据库和信息决策领域中最前沿的研究方向之一，引起了学术界和工业界的广泛关注。

随着数据维数的升高，高维索引结构的性能迅速下降，在低维空间中，我们经常采用欧式距离作为数据之间的相似性度量，但在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在，这就给高维数据挖掘带来了很严峻的考验，一方面引起基于索引结构的数据挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空间距离函数的挖掘方法也会失效。

解决的方法可以有以下几种：可以通过降维将数据从高维降到低维，然后用低维数据的处理办法进行处理；对算法效率下降问题可以通过设计更为有效的索引结构、采用增量算法及并行算法等来提高算法的性能；对失效的问题通过重新定义使其获得新生。

参考资料：百度百科——高维数据挖掘

2大数据分析的高级分析算法

众所周知，大数据分析的高级分析算法过程为下游流程提供了更精确，价值更高的数据，这对于公司真正利用其数据的价值并实现其所需的结果至关重要。下面是小编整理的一些高级分析计划中使用的一些最受欢迎的算法。每种方法都有优缺点，可以有效地利用它来产生业务价值的方式也不同。实施这些算法的最终目标是进一步优化数据，使结果信息可以应用于业务决策。

3nba高阶数据哪年出的

nba高阶数据哪年出的？答案是：2020年.3月.12日。上面的夺分王都非常详细。

4高阶在数学中是什么意思?

高阶在很多地方都会出现。 1)一般意义上的高阶指的是: 未知变量(系数不为0哦) 的次数最高的那个数值，当然，既然是高阶，一般都会大于2的，这个阶数可以是整数，也可以不是整数，但是必须大于0，就是说阶数一定是正的。自然的，阶数大于2，那么可以是无穷大罗~~ 2)当然，如果你学过数学分析这门课，就会知道，高阶还出现在比如说:高阶无穷小，高阶无穷大等词语中，但是一般情况下你只要知道(1)中的定义就可以了。学习愉快哦~

5高阶在数学中是什么意思？

高阶在很多地方都会出现。 1）一般意义上的高阶指的是：未知变量（系数不为0哦）的次数最高的那个数值，当然，既然是高阶，一般都会大于2的，这个阶数可以是整数，也可以不是整数，但是必须大于0，就是说阶数一定是正的。自然的，阶数大于2，那么可以是无穷大罗～～ 2）当然，如果你学过数学分析这门课，就会知道，高阶还出现在比如说：高阶无穷小，高阶无穷大等词语中，但是一般情况下你只要知道（1）中的定义就可以了。学习愉快哦～

6什么是高阶统计量？

高阶统计量的定义与性质 §1.1 准备知识的分布函数为,则称为的特征函数.其中为概率密度函数. 离散情况: * 特征函数是概率密度的付里叶变换. 例:设~,则特征函数为令,则根据公式:,则若,则. 2.多维随机变量的特征函数设随机变量联合概率分布函数为,则联合特征函数为令,,则矩阵形式或标量形式其中,为联合概率密度函数. 例:设维高斯随机变量为 , 的概率密度为的特征函数为矩阵形式其中,, 标量形式 3.随机变量的第二特征函数定义:特征函数的对数为第二特征函数为 (1)单变量高斯随机过程的第二特征函数 (2)多变量情形 §1.2 高阶矩与高阶累积量的定义 1.单个随机变量情形高阶矩定义随机变量的阶矩定义为显然,.随机变量的阶中心矩定义为 (1) 由式(1)可见,,,. 若存在,则的特征函数可按泰勒级数展开,即(2) 并且与的阶导数之间的关系为 (2)高阶累积量定义的第二特征函数按泰勒级数展开,有(3) 并且与的阶导数之间的关系为称为随机变量的阶累积量,实际上由及的连续性,存在,使时,,故第二特征函数对有意义且单值(只考虑对数函数的主值),的前阶导数在处存在,故也存在.