⑴ 什麼是高維數據
高維數據是指具有多個維度特性的數據。
數據在不同的場景下會有不同的維度，如表格數據的行和列構成二維數據。但在某些場景下，數據涉及到的維度會遠超常規的二維限制。例如，在分析商品銷售數據時，除了基本的銷售數量、價格等二維數據外，還可能涉及到時間、地點、用戶行為等多方面的數據。當數據的維度達到三個或更多時，這些數據就被稱為高維數據。以下是詳細的解釋：
1. 多維度的定義：在數據科學中，維度可以理解為描述事物的不同屬性或特徵。例如，一個三維的數據可能包括長度、寬度和高度三個維度；而高維數據則具有更多的維度，這些維度可以是基於實際問題的各種指標或參數。
2. 高維數據的特性：高維數據由於其復雜的結構，帶來了處理和分析的挑戰。數據的維度越高，數據的稀疏性、復雜性以及計算資源的需求都會增加。此外，高維數據往往存在「維數災難」的問題，即隨著維度的增加，可用數據量迅速減少，使得某些數據分析變得困難。
3. 實際應用場景：高維數據在實際應用中非常常見。例如，在金融數據分析中，股票的價格可能涉及到多種技術指標、公司財務數據等，構成高維數據；在醫療領域，病人的基因序列、生命體征等數據也是高維數據的典型例子。對於這些數據的處理和分析，對於做出決策、預測趨勢或提供個性化服務具有重要意義。
總之，高維數據涉及多個維度的數據點，這些數據點的復雜結構和大量的信息給數據處理和分析帶來了挑戰，但同時也是許多現代應用中所必須處理的數據類型。對高維數據的理解和處理能力，對於理解事物的全面性和做出准確決策至關重要。