什麼是奧維數據

A. 解釋一下高維數據建模、缺失數據修復、病態數據剔除的概念

挖塞 ...太廣了...細點

B. 高維數據挖掘的什麼是數據挖掘

數據挖掘指的是從大量的數據中提取隱含的、事先未知的、並且潛在有用的知識的技術。數據挖掘的廣義觀點：數據挖掘就是從存放在資料庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中「挖掘」有趣知識的過程。它是計算機技術研究中的一個很有應用價值的新領域，融合了資料庫、人工智慧、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術，目前已成為國際上資料庫和信息決策領域中最前沿的研究方向之一，引起了學術界和工業界的廣泛關注。

C. 什麼是高維數據

高維數據的解答如下：

1. 平時經常接觸的是一維數據或者可以寫成表形式的二維數據。

2. 高維數據也可以類推，不過維數較高的時候，直觀表示很難。
   

高維數據挖掘是基於高維度的一種數據挖掘，它和傳統的數據挖掘最主要的區別在於它的高維度。高維數據挖掘已成為數據挖掘的重點和難點。隨著技術的進步使得數據收集變得越來越容易，導致資料庫規模越來越大、復雜性越來越高，如各種類型的貿易交易數據、Web 文檔、基因表達數據、文檔詞頻數據、用戶評分數據、WEB使用數據及多媒體數據等，它們的維度（屬性）通常可以達到成百上千維，甚至更高。

D. 什麼情況下需要的數據分析和數據挖掘需要用高維數據

一般是否需要高維數據要看數據特徵的數量，數量多了也就高維了。高維數據分析能夠綜合更多的信息，對預測有更好的准確性。——相數科技

E. 矩陣）和一個一維，但是包含高維數據的數組之間的區別

高維數據的概念其實不難，簡單的說就是多維數據的意思。平時我們經常接觸的是一維數據或者可以寫成表形式的二維數據，高維數據也可以類推，不過維數較高的時候，直觀表示很難。 目前高維數據挖掘是研究重點，這是它的特點： 高維數據挖掘是基於...

F. 求 高維數據檢索方法

其實你這個高維的東西說的很模糊，畢竟總來看問題的可能不是你這個領域的人，所以對實際的問題比較模糊，還是不了解具體的含義。

不過正常來說,查找最快速的方法是HASH表,其實相當與一個MAP,就是一一映射,但是設計一個好的HASH也比較難......

還有就是樹的方法,不過你的數據結構本身就特別復雜,所以用B樹可能也很復雜.這個問題我覺得發到這里可能不是有特別好的結果,最好去國外資料庫相關的論壇看看。因為你的這個數據量已經很大了。

G. python"高維數據"可視化用什麼庫

常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。

Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。

HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。

Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出JSON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。

ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。

Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。

H. 什麼是高維數據

高維
數據的
概念
其實不難，簡單的說就是多維數據的意思。平時我們經常接觸的是一維數據或者可以寫成表形式的二維數據，高維數據也可以類推，不過
維數
較高的時候，直觀表示很難。
目前
高維數據挖掘
是研究重點，這是它的特點：
高維數據挖掘是基於高維度的一種
數據挖掘
，它和傳統的數據挖掘最主要的區別在於它的高維度。目前高維數據挖掘已成為數據挖掘的重點和難點。隨著技術的進步使得數據收集變得越來越容易，導致資料庫
規模
越來越大、
復雜性
越來越高，如各種類型的貿易交易數據、Web
文檔、
基因表達數據
、文檔
詞頻
數據、用戶評分數據、WEB使用數據及多媒體數據等，它們的維度（屬性）通常可以達到成百上千維，甚至更高。
由於高維數據存在的普遍性，使得對高維數據挖掘的研究有著非常重要的意義。但由於「維災」的影響，也使得高維數據挖掘變得異常地困難，必須採用一些特殊的
手段
進行處理。
隨著數據維數的升高，高維
索引
結構
的性能迅速下降，在低
維空間
中，我們經常採用
歐式距離
作為數據之間的
相似性
度量，但在
高維空間
中很多情況下這種相似性的概念不復存在，這就給高維數據挖掘帶來了很嚴峻的考驗，一方面引起基於索引結構的
數據挖掘演算法
的性能下降，另一方面很多基於全
空間距離
函數
的挖掘方法也會失效。解決的方法可以有以下幾種：可以通過降維將數據從高維降到低維，然後用低維數據的處理辦法進行處理；對演算法效率下降問題可以通過設計更為有效的索引結構、採用
增量
演算法及
並行演算法
等來提高演算法的性能；對失效的問題通過重新定義使其獲得新生。

I. 怎麼判斷高維數據集是不是稀疏的

超過三維 四維的空間維度 就被稱為高維度 因為它們無法被人們的感官所直觀感知到 高維數據又叫多維數據 這個是指信息的獲取渠道有多個不同的來源途徑 將各方各面各種不同的數據匯總起來 綜合地了解事物的各方面特性 以對事物本身有一個比較全面

J. 高維數據怎麼判斷是線性的還是非線性的

高維數據不存在判斷是否線性的問題，只存在判斷是否線性相關的問題