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高维

按照现有的知识和逻辑是可以的,可以经过2维进入3维来想象可以性,高维可以容纳低维,但高维无法进入低维,可以联系我,互相讨论,分别忘了给我

超过三维 四维的空间维度 就被称为高维度 因为它们无法被人们的感官所直观感知到 高维数据又叫多维数据 这个是指信息的获取渠道有多个不同的来源途径 将各方各面各种不同的数据汇总起来 综合地了解事物的各方面特性 以对事物本身有一个比较全面...

用permute函数 原来的数据是 A B C D,换为 A C B D的时候,2和3两个维度的数据互换 就是将 1 2 3 4的顺序变为 1 3 2 4,这时候用permute函数就可以 permute(Data,[1 3 2 4])

高维数据的概念其实不难,简单的说就是多维数据的意思。平时我们经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据,高维数据也可以类推,不过维数较高的时候,直观表示很难。 目前高维数据挖掘是研究重点,这是它的特点: 高维数据挖掘是基于...

你说的支持向量机(support vector machine)么?它是一个二分类器,本来不是线性可分的数据,经过一个非线性映射转移至高维空间后,就可能线性可分了。楼主单独拿出来一句话有点断章取义了。 记得采纳啊

首先 电力系统的基本模型是涉及到功率方程的 而功率方程本身就是电压的2次式 故是非线性 其次 电力网络中 各节点通过线路等相连 功率是在网络中流动 即要表达这种关系 利用S=V*Y(共轭)*V (共轭)来表示的时候 就是一个高维方程组

据90年代提出的M理论(超弦理论的一种),宇宙是十一维的,由震动的平面构成的。在爱因斯坦那里,宇宙只是四维的(三维空间和一维时间),现代物理学则认为还有七维空间我们看不见。 普遍观点 科学家们对我们已认知的维与可能存在但未被认知的维...

a(:,:,1)表示矩阵a中所有第三维坐标为1的元素的集合。 举例:设想一个3*3*3的矩阵,竖直方向向下位z轴正方向。a(:,:,1)表示最上面一层的9个元素组成的3*3矩阵。

各级微分形式都可以线性相加,各自形成一个线性空间。一级微分形成的空间就是切向量空间。高一级的微分形式由低一级的微分形式与一级微分形式做外乘得到。外乘又叫楔积,记为^。满足线性和反交换性。之所以要定义线性和反交换的乘积是由平行多面...

这个命题的证明最好是理解 若低维无关 则对应的齐次线性方程组只有零解 添加分量变高维后, 对应的齐次线性方程组添加了方程, 方程组仍然只有零解 故高维仍线性无关

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