sparseness是什么意思，sparseness的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

n. 稀疏；稀少

例句

Data sparseness is a serious problem in collaborative filtering system.

数据稀疏性是协同过滤系统面临的一个巨大挑战。

The data sets have features such as high-dimensional, sparseness and binary value in many clustering applications.

在许多聚类应用中，数据对象是具有高维、稀疏、二元的特征。

Wang Chong believed that credulity, no-efficacy and sparseness of knowledge, is the epistemological basis of theism;

王充认为，知贫识浅、苟信闻见、论事不引效验是有神论产生的认识论根源；

The hierarchical clustering method is applied to deal with the problem that the solution of MLS-SVM is lack of sparseness.

运用谱系聚类方法解决多核最小二乘支持向量机的解缺乏稀疏性的问题。

Using pseudowords we can overcome data sparseness problem in supervised WSD and fully verify the experimental effect of word sense classifier.

使用伪词可以避免有指导的词义消歧方法中的数据稀疏问题，充分验证词义分类器的实验效果。

同义词

n.|rarefaction/few and far between;稀疏；稀少

专业解析

sparseness（或同义词sparsity）是一个名词，主要描述某物在分布或组成上稀少、稀疏、不密集的状态或特性。其核心含义在于强调元素、组成部分或发生频率的低密度。以下是其详细解释及在不同领域的应用：

一、基础含义

指物理空间或抽象概念中元素的数量远低于其可能容纳的最大数量，元素之间间隔大、分布不连续。例如：

物理空间：一片树木稀疏的森林（树木之间空隙大）。
数据构成：一个大部分元素为零的数组或矩阵（非零元素很少）。

二、关键特征

低密度 (Low Density)：单位面积、体积或范围内包含的元素数量少。
不连续性 (Discontinuity)：元素不是连续分布，存在大量空白或间隙。
非均匀性 (Non-uniformity)：分布可能不均匀，某些区域更集中，某些区域更空旷（但整体仍属稀疏）。

三、主要应用领域

数学与线性代数：
描述矩阵的特性。一个稀疏矩阵 (Sparse Matrix) 是指其中绝大多数元素为零（或可忽略不计）的矩阵。与之相对的是稠密矩阵 (Dense Matrix)。利用矩阵的稀疏性可以显著优化存储空间（只存非零元素及其位置）和计算效率（避免对零元素进行无意义运算）。

来源参考：Wolfram MathWorld (稀疏矩阵定义与特性)
计算机科学与数据处理：
- 数据结构：设计专门的稀疏数据结构（如压缩稀疏行 CSR、压缩稀疏列 CSC）来高效存储和处理稀疏数据。
- 机器学习/数据挖掘：数据集的特征可能具有稀疏性（例如词袋模型中的文本特征向量、用户-物品交互矩阵）。处理稀疏数据是算法设计（如推荐系统、自然语言处理）的关键考量，常涉及降维、特征选择等技术。
- 图像/信号处理：图像可能包含大面积单一颜色（稀疏），信号可能在某个变换域（如傅里叶变换、小波变换）下表现出稀疏性，这是压缩感知等技术的理论基础。
  来源参考：Stanford CS课程资料 (稀疏矩阵存储)；Machine Learning Mastery (稀疏数据特性)
统计学与概率论：
描述事件发生的频率低或数据点在某些区域分布稀少。例如，在低密度区域进行预测或估计可能更困难（需要更多数据或更稳健的方法）。

来源参考：Cambridge Dictionary (统计学中的稀疏性释义)
自然语言处理 (NLP)：
在词袋模型或TF-IDF表示中，文本向量通常是高维且稀疏的，因为任何单个文档只包含词汇表中极小一部分词。

来源参考：Machine Learning Mastery (NLP中的稀疏数据)

四、与相关概念的区别

Sparseness vs. Sparsity：两者在绝大多数语境下可互换使用，表达相同的概念。“Sparsity” 可能更常见于技术文献（如计算机科学、数学）。
稀疏 vs. 稠密 (Sparse vs. Dense)：这是一对反义词。稀疏强调元素少、空隙多；稠密则强调元素多、紧密聚集。

Sparseness 描述了元素分布稀少、不密集的状态，是数学、计算机科学、统计学等领域的重要概念，尤其在处理大规模数据时，理解和利用稀疏性对于提升效率和性能至关重要。

网络扩展资料

sparseness 是一个名词，表示“稀疏性”或“稀少性”，通常用于描述物体、数据或现象的分布密度低或数量有限的状态。以下为详细解释：

核心含义
sparseness 指事物在空间或数量上的稀疏、稀少特性。例如，稀疏的植被、稀少的人口分布，或数据集中缺失值较多的情况（如“data sparseness”）。
词源与词性变化
- 源于形容词sparse（稀疏的/稀少的），其比较级和最高级分别为sparser 和sparsest。
- 副词形式为sparsely（稀疏地），名词即sparseness 或同义词sparsity。
应用领域
- 自然科学：描述植被、星体分布等稀疏现象。
- 数据分析：指数据集中有效信息少或分布零散（如稀疏矩阵）。
- 语言描述：可比喻事物（如头发、资源）的缺乏状态，例如：“the sparseness of the population”（人口稀少）。
同义词与反义词
- 同义词：thinness（稀薄）、scarcity（缺乏）、paucity（不足）。
- 反义词：density（密集）、abundance（丰富）。
发音与使用
- 英式发音：/spɑːsnəs/，美式发音：/spɑːrsnəs/。
- 例句：“The sparseness of the forest made it easy to walk through.”（稀疏的森林使穿行变得容易。）

总结来说，sparseness 强调事物分布的松散性或数量的不足，适用于学术、日常及技术语境。如需更详细例句或延伸用法，可参考权威词典来源。

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