描述屬性矩陣英文解釋翻譯、描述屬性矩陣的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 description attribute matrix

分詞翻譯：

描的英語翻譯：

draw; paint

述的英語翻譯：

narrate; relate; state

屬的英語翻譯：

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

矩陣的英語翻譯：

matrix
【計】 matrix
【化】 matrix
【經】 matrices; matrix

專業解析

在漢英對照的數學與計算機科學語境中，"屬性矩陣"（Attribute Matrix）指代一種以矩陣形式系統化呈現對象多維度特征的數據結構。該術語由"屬性"（描述事物特性的參數）與"矩陣"（數學中的二維數組）組合構成，其核心功能在于通過行列映射實現複雜屬性的量化表達。

從線性代數視角，标準屬性矩陣可表示為： $$ A = [a{ij}]{m×n} $$ 其中行向量對應$m$個獨立對象，列向量對應$n$個特征維度，元素$a_{ij}$記錄第$i$個對象在第$j$個屬性上的取值。這種結構在機器學習特征工程中具有基礎地位，如在主成分分析（PCA）中，屬性矩陣通過正交變換實現數據降維（參考：Journal of Machine Learning Research）。

典型應用場景包括：

關系型數據庫中客戶畫像建模
社交網絡節點特征表示
計算機視覺中的像素特征聚合
自然語言處理的詞向量矩陣

漢英術語對照顯示，該概念在中文文獻中也被稱為"特征矩陣"（Feature Matrix），對應英文術語存在"Property Matrix"和"Attribute Matrix"兩種表述形式，前者強調固有特性，後者側重可度量特征（來源：Springer Mathematics Dictionary）。在IEEE标準文檔中，推薦使用"Attribute Matrix"作為規範譯法。

網絡擴展解釋

屬性矩陣是數學和數據分析中用于描述對象屬性關系的結構化工具，其核心定義和應用可歸納如下：

1.基本定義

屬性矩陣是由行（表示數據對象）和列（表示屬性或特征）構成的二維數表。例如，在數據集中，每行對應一個樣本，每列對應樣本的不同特征（如身高、體重等）。其數學形式可表示為： $$ A = begin{pmatrix} a{11} & a{12} & cdots & a{1n} a{21} & a{22} & cdots & a{2n} vdots & vdots & ddots & vdots a{m1} & a{m2} & cdots & a{mn} end{pmatrix} $$ 其中，$a{ij}$ 表示第 $i$ 個對象的第 $j$ 個屬性值。

2.關鍵特性

維度：矩陣的尺寸由行數 $m$ 和列數 $n$ 決定，記為 $m times n$。
數據類型：屬性可以是數值型（如年齡）、類别型（如性别）或布爾型（是否存在）。
特殊形式：在模糊數學中，屬性矩陣可能包含隸屬度值，用于描述對象屬于某類别的程度（如提到的模糊聚類分析）。

3.應用場景

數據分析：用于表示數據集，支持統計分析、機器學習模型的輸入（如提到的樣本特征矩陣）。
聚類分析：通過模糊屬性矩陣計算對象間的相似性，實現分類（如所述）。
系統建模：在經濟學、工程學中描述多變量關系，如線性方程組系數矩陣。

4.與其他矩陣的區别

普通矩陣：僅表示數值排列，而屬性矩陣明确強調列對應屬性。
方陣：屬性矩陣不要求行數等于列數，更注重多維特征的表達。

總結來看，屬性矩陣是結構化數據的數學表達，廣泛應用于數據科學和工程領域。如需進一步了解模糊屬性矩陣的具體算法，可參考的學術文獻來源。