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高維數(shù)據(jù)，高維數(shù)據(jù)的擬合用什么軟件謝謝了

來源：整理時間：2025-03-11 06:41:41 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，高維數(shù)據(jù)的擬合用什么軟件謝謝了

matlab，mathematica,lindo,lingo應(yīng)該都可以

卡巴斯基全功能安全軟件2010，正在用，可以提供圖： - 金山毒霸全套裝 -- 26 k

高維數(shù)據(jù)的擬合用什么軟件謝謝了

2，怎么判斷高維數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)又叫多維數(shù)據(jù) 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(shù)據(jù)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

你好！當(dāng)然是不需要的僅代表個人觀點，不喜勿噴，謝謝。

怎么判斷高維數(shù)據(jù)集是不是稀疏的

3，矩陣和一個一維但是包含高維數(shù)據(jù)的數(shù)組之間的區(qū)別

int i,j,a[4][4];for(i=0;i<4;i++) for(j=0;j<4;j++) scanf("%d",*(a+i)+j); for(i=0;i<4;i++)s+=a[i][i];printf("%d\n",s);s=0;for(i=0;i<4;i++)s+=a[i][3-i];printf("%d\n",s);

矩陣和一個一維但是包含高維數(shù)據(jù)的數(shù)組之間的區(qū)別

4，求高維數(shù)據(jù)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(lǐng)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(dāng)與一個MAP,就是一一映射,但是設(shè)計一個好的HASH也比較難......還有就是樹的方法,不過你的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身就特別復(fù)雜,所以用B樹可能也很復(fù)雜.這個問題我覺得發(fā)到這里可能不是有特別好的結(jié)果,最好去國外數(shù)據(jù)庫相關(guān)的論壇看看。因為你的這個數(shù)據(jù)量已經(jīng)很大了。

又是課程設(shè)計來忽弄你們老師的吧~~~

Locality-Sensitive Hashing Scheme Based on Dynamic Collision Counting看懂這篇論文就知道怎么弄了

你的題我沒有讀懂,你可以用指針法,采用冒泡法或者用折中法都可以.

逐個查吧，建不了索引了。因為是128維，各維重要性一樣，假設(shè)每一維分成兩部分，那就是2^128個≈10^38部分，這樣大的規(guī)模存儲不下了。

5，高維糾纏態(tài)的維數(shù)是什么意思

高維數(shù)據(jù)的概念其實不難，簡單的說就是多維數(shù)據(jù)的意思。平時我們經(jīng)常接觸的是一維數(shù)據(jù)或者可以寫成表形式的二維數(shù)據(jù)，高維數(shù)據(jù)也可以類推，不過維數(shù)較高的時候，直觀表示很難。目前高維數(shù)據(jù)挖掘是研究重點，這是它的特點：高維數(shù)據(jù)挖掘是基于高維度的一種數(shù)據(jù)挖掘，它和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘最主要的區(qū)別在于它的高維度。目前高維數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘的重點和難點。隨著技術(shù)的進(jìn)步使得數(shù)據(jù)收集變得越來越容易，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫規(guī)模越來越大、復(fù)雜性越來越高，如各種類型的貿(mào)易交易數(shù)據(jù)、Web 文檔、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、文檔詞頻數(shù)據(jù)、用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)、WEB使用數(shù)據(jù)及多媒體數(shù)據(jù)等，它們的維度（屬性）通?？梢赃_(dá)到成百上千維，甚至更高。由于高維數(shù)據(jù)存在的普遍性，使得對高維數(shù)據(jù)挖掘的研究有著非常重要的意義。但由于“維災(zāi)”的影響，也使得高維數(shù)據(jù)挖掘變得異常地困難，必須采用一些特殊的手段進(jìn)行處理。隨著數(shù)據(jù)維數(shù)的升高，高維索引結(jié)構(gòu)的性能迅速下降，在低維空間中，我們經(jīng)常采用歐式距離作為數(shù)據(jù)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(fù)存在，這就給高維數(shù)據(jù)挖掘帶來了很嚴(yán)峻的考驗，一方面引起基于索引結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空間距離函數(shù)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(shù)據(jù)從高維降到低維，然后用低維數(shù)據(jù)的處理辦法進(jìn)行處理；對算法效率下降問題可以通過設(shè)計更為有效的索引結(jié)構(gòu)、采用增量算法及并行算法等來提高算法的性能；對失效的問題通過重新定義使其獲得新生。

不明白啊 = =！

6，畢業(yè)論文高維數(shù)據(jù)下的假設(shè)檢驗分析從哪里著手分析

1、降維概述　　通常，高維特征集合存在以下幾方面問題：　　?大量的特征；　　?許多與給定任務(wù)無關(guān)的特征，即存在許多與類別僅有微弱相關(guān)度的特征；　　?許多對于給定任務(wù)冗余的特征，如特征相互之間存在強(qiáng)烈的相關(guān)度；　　?噪聲數(shù)據(jù)?！　√卣鹘稻S，可以分為特征抽取和特征選擇兩種方式。特征抽取涉及到語義上的分析，而目前自然語言語義處理技術(shù)尚不發(fā)達(dá)，用特征抽取方法進(jìn)行特征降維的效果并不顯著。相比之下，特征選擇選出的特征集合是原始特征集的子集，所以更易實現(xiàn)，方法也更加多樣，典型的有DF、IG、MI、CHI。（1）特征抽取　　特征抽取也被稱為特征重參數(shù)化（feature reparameterization）。由于自然語言中存在大量的多義詞、同義詞現(xiàn)象，特征集無法生成一個最優(yōu)的特征空間對數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行描述。特征抽取通過對原始特征空間進(jìn)行變換，重新生成一個維數(shù)更小、各維之間更加獨立的特征空間。特征抽取方法主要有如下幾種：（2）特征選擇　　特征選擇是從特征集T=（3）特征降維策略　　從策略上可以將特征降維劃分為局部降維和全局降維。局部降維是指對每個類別選擇若干個最能識別它的特征作為新特征，有所有這些新特征構(gòu)成新的特征空間，從而達(dá)到對原始特征空間的降維。全局降維是指選擇對整個分類最有用的若干個特征構(gòu)成新的特征空間，從而達(dá)到對原特征空間的降維。對于不同的降維方法，可采用的降維策略可能不同，但是通過特殊處理（如帶權(quán)均值、最大值）后，特征對特定類地重要性也可以轉(zhuǎn)換成特征對整個分類的重要性。2、降維模型　　現(xiàn)有的特征降維模型大致分為過濾模型、包裹模型及其他改進(jìn)模型。（1）過濾模型