描述属性矩阵英文解释翻译、描述属性矩阵的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 description attribute matrix

分词翻译：

描的英语翻译：

draw; paint

述的英语翻译：

narrate; relate; state

属的英语翻译：

belong to; category; dependents; genus; subordinate to
【医】 genera; genus; group; herd

矩阵的英语翻译：

matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix

专业解析

在汉英对照的数学与计算机科学语境中，"属性矩阵"（Attribute Matrix）指代一种以矩阵形式系统化呈现对象多维度特征的数据结构。该术语由"属性"（描述事物特性的参数）与"矩阵"（数学中的二维数组）组合构成，其核心功能在于通过行列映射实现复杂属性的量化表达。

从线性代数视角，标准属性矩阵可表示为： $$ A = [a{ij}]{m×n} $$ 其中行向量对应$m$个独立对象，列向量对应$n$个特征维度，元素$a_{ij}$记录第$i$个对象在第$j$个属性上的取值。这种结构在机器学习特征工程中具有基础地位，如在主成分分析（PCA）中，属性矩阵通过正交变换实现数据降维（参考：Journal of Machine Learning Research）。

典型应用场景包括：

关系型数据库中客户画像建模
社交网络节点特征表示
计算机视觉中的像素特征聚合
自然语言处理的词向量矩阵

汉英术语对照显示，该概念在中文文献中也被称为"特征矩阵"（Feature Matrix），对应英文术语存在"Property Matrix"和"Attribute Matrix"两种表述形式，前者强调固有特性，后者侧重可度量特征（来源：Springer Mathematics Dictionary）。在IEEE标准文档中，推荐使用"Attribute Matrix"作为规范译法。

网络扩展解释

属性矩阵是数学和数据分析中用于描述对象属性关系的结构化工具，其核心定义和应用可归纳如下：

1.基本定义

属性矩阵是由行（表示数据对象）和列（表示属性或特征）构成的二维数表。例如，在数据集中，每行对应一个样本，每列对应样本的不同特征（如身高、体重等）。其数学形式可表示为： $$ A = begin{pmatrix} a{11} & a{12} & cdots & a{1n} a{21} & a{22} & cdots & a{2n} vdots & vdots & ddots & vdots a{m1} & a{m2} & cdots & a{mn} end{pmatrix} $$ 其中，$a{ij}$ 表示第 $i$ 个对象的第 $j$ 个属性值。

2.关键特性

维度：矩阵的尺寸由行数 $m$ 和列数 $n$ 决定，记为 $m times n$。
数据类型：属性可以是数值型（如年龄）、类别型（如性别）或布尔型（是否存在）。
特殊形式：在模糊数学中，属性矩阵可能包含隶属度值，用于描述对象属于某类别的程度（如提到的模糊聚类分析）。

3.应用场景

数据分析：用于表示数据集，支持统计分析、机器学习模型的输入（如提到的样本特征矩阵）。
聚类分析：通过模糊属性矩阵计算对象间的相似性，实现分类（如所述）。
系统建模：在经济学、工程学中描述多变量关系，如线性方程组系数矩阵。

4.与其他矩阵的区别

普通矩阵：仅表示数值排列，而属性矩阵明确强调列对应属性。
方阵：属性矩阵不要求行数等于列数，更注重多维特征的表达。

总结来看，属性矩阵是结构化数据的数学表达，广泛应用于数据科学和工程领域。如需进一步了解模糊属性矩阵的具体算法，可参考的学术文献来源。