dimensionality是什么意思，dimensionality的意思翻译、用法、同义词、例句
dimensionality英标
英:/'dɪˌmenʃə'nælɪtɪ/ 美:/'dɪˌmenʃə'nælətɪ/
常用词典
n. 维度；幅员；广延
例句
Row only includes accounts with dimensionality.
行只包含有维度的账户。
That's why it's called the blessing of dimensionality.
这就是我说的来自高维度的恩赐。
He credits such success to “the blessing of dimensionality.”
他把这一切归功于“来自高维度的恩赐”。
It is also strong in image clarity and three dimensionality.
这也是强大的图像清晰度和三个维度。
High dimensionality is one of the main problems in text categorization.
文本分类中特征空间的高维问题是文本分类的主要障碍之一。
常用搭配
dimensionality reduction
降维
专业解析
这是对单词“dimensionality”的详细中文解释：
dimensionality（维度数）
核心含义：
“dimensionality” 指的是一个系统、空间或对象所具有的维度（dimensions）的数量。它描述的是描述该实体所需的最少独立坐标轴或参数的数目。
详细解释与应用场景：
-
几何与物理空间：
- 这是我们最直观的理解维度的地方。
- 一条直线具有1 维 (dimensionality = 1)，只需要一个长度坐标（例如，沿着 x 轴的位置）即可描述其上任意一点。
- 一个平面（如一张纸）具有2 维 (dimensionality = 2)，需要两个坐标（例如，x 和 y）来描述一个点的位置。
- 我们生活的物理空间通常被认为是3 维 (dimensionality = 3)，需要长度、宽度和高度（x, y, z）三个坐标。
- 在物理学（如弦理论）中，会探讨更高维度的空间（dimensionality > 3）。
-
线性代数与向量空间：
- 一个向量 的维度数 (dimensionality) 指的是它包含的分量（元素）的数量。例如，一个在三维空间中的位置向量
[x, y, z] 的维度数是 3。
- 一个向量空间 的维度数 (dimensionality) 指的是构成该空间基 (basis) 的向量个数，也就是描述该空间中任意向量所需的最少独立向量的数量。这代表了该空间的“自由度”或“容量”。
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数据科学与机器学习：
- 这是“dimensionality”在现代科技中极其重要的应用领域。
- 一个数据集 的维度数 (dimensionality) 通常指的是每个数据样本所具有的特征（features）或属性（attributes）的数量。例如，一个描述房屋的数据集可能包含面积、卧室数量、卫生间数量、建造年份等特征，那么这个数据集的维度数就是特征的数量。
- 维度灾难： 当数据的维度数非常高时（成百上千甚至更多），会带来一系列计算和统计上的挑战，这种现象被称为“维度灾难”。高维数据可能导致数据稀疏、距离计算失效、模型过拟合风险增加等问题。
- 降维： 为了应对维度灾难，数据科学家和机器学习工程师会使用降维 技术，如主成分分析或 t-SNE，来减少数据的维度数 (dimensionality reduction)，同时尽可能保留最重要的信息。目标是找到数据在低维空间（例如 2D 或 3D）的有效表示，便于可视化、处理和提高模型效率。
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计算机图形学与视觉：
- 在表示图像或三维模型时，会涉及到数据的维度数。例如，一张灰度图像可以看作一个 2D 矩阵（dimensionality=2，每个像素有行和列坐标），而一张彩色图像（RGB）则可以看作一个 3D 张量（dimensionality=3，增加了颜色通道维度）。
“dimensionality” 是一个描述“多少维”的概念。它量化了描述一个对象（点、向量、数据集）或空间所需独立方向或特征的数量。从直观的物理空间到抽象的数学空间，再到现代的数据分析和人工智能领域，理解维度的数量对于把握问题的复杂性、进行计算和建模都至关重要。尤其是在处理高维数据时，维度的数量直接关联到问题的难度和所需的解决方法。
来源参考：
- 几何与向量空间维度定义： 该定义是线性代数和几何学中的基础概念，可参考标准教科书如 Gilbert Strang 的 Introduction to Linear Algebra。
- 数据科学中的维度与降维： 关于数据维度、维度灾难和降维技术的权威解释，可参考 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 所著的经典教材 The Elements of Statistical Learning (https://hastie.su.domains/Papers/ESLII.pdf) 或 Christopher Bishop 的 Pattern Recognition and Machine Learning。
- 维基百科相关条目： 维基百科的“Dimension”条目提供了关于数学、物理和计算机科学中维度概念的概述。维基百科的“Curse of dimensionality”条目详细解释了高维数据带来的挑战。维基百科的“Dimensionality reduction”条目介绍了各种降维方法。(请注意：维基百科是社区编辑内容，但其相关条目通常有较好的概述和参考文献指引)
网络扩展资料
dimensionality（维度）是数学、物理学和计算机科学中常用的专业术语，主要包含以下含义：
1.基本定义
- 词义：指事物具有的维度属性，即描述空间或抽象概念所需的独立参数数量。
- 发音：英式音标为 [dɪˌmenʃə'nælɪtɪ]，美式音标为 [dɪˌmenʃə'nælətɪ]。
2.学科领域的解释
- 数学：表示独立参数的数目。例如，三维空间中的点需用三个坐标（x, y, z）描述。
- 物理学/哲学：指时空坐标的数量。如经典物理学中的三维空间+时间维度构成四维时空。
- 计算机科学：常指数据集中特征（变量）的数量。例如，机器学习中的“降维”（dimensionality reduction）即减少特征数量。
3.常见用法
- 实际例句：
- "All matter has dimensionality."（所有物质都具有维度属性。）
- "A set is an ordered set of tuples with the same dimensionality."（集合是具有相同维度的有序元组集。）
4.相关概念
- 维数灾难（Curse of Dimensionality）：高维数据中样本稀疏性导致的分析困难。
- 抽象维度：如哲学中“思维角度”或程序中的逻辑层次，如第六维被描述为思想或逻辑维度。
提示
- 在不同语境下，dimensionality可译为“维数”“量纲”或“度数”。如需更详细释义，可参考权威词典（如新东方在线词典、海词词典）。
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