⑴ 什么是高维数据
高维数据是指具有多个维度特性的数据。
数据在不同的场景下会有不同的维度，如表格数据的行和列构成二维数据。但在某些场景下，数据涉及到的维度会远超常规的二维限制。例如，在分析商品销售数据时，除了基本的销售数量、价格等二维数据外，还可能涉及到时间、地点、用户行为等多方面的数据。当数据的维度达到三个或更多时，这些数据就被称为高维数据。以下是详细的解释：
1. 多维度的定义：在数据科学中，维度可以理解为描述事物的不同属性或特征。例如，一个三维的数据可能包括长度、宽度和高度三个维度；而高维数据则具有更多的维度，这些维度可以是基于实际问题的各种指标或参数。
2. 高维数据的特性：高维数据由于其复杂的结构，带来了处理和分析的挑战。数据的维度越高，数据的稀疏性、复杂性以及计算资源的需求都会增加。此外，高维数据往往存在“维数灾难”的问题，即随着维度的增加，可用数据量迅速减少，使得某些数据分析变得困难。
3. 实际应用场景：高维数据在实际应用中非常常见。例如，在金融数据分析中，股票的价格可能涉及到多种技术指标、公司财务数据等，构成高维数据；在医疗领域，病人的基因序列、生命体征等数据也是高维数据的典型例子。对于这些数据的处理和分析，对于做出决策、预测趋势或提供个性化服务具有重要意义。
总之，高维数据涉及多个维度的数据点，这些数据点的复杂结构和大量的信息给数据处理和分析带来了挑战，但同时也是许多现代应用中所必须处理的数据类型。对高维数据的理解和处理能力，对于理解事物的全面性和做出准确决策至关重要。