问：降维是什么意思？
- 答：降维就是把竞争对手拉入到一个更低维度的竞争模式中，让对手因为失去原有的竞争力而无所适从。
解析：
维，在几何学上指空间独立而互相正交的方位数，通常的空间有三维，平面或曲面有二维，直线或曲线只有一维。
在商业领域，企业的竞争力可以体现在若干个维度的累加上，这些维度包括核心技术、成本优势、管理优势、人才优势、地域优势等多个方面。
降维就是把竞争对手拉入到一个更低维度的竞争模式中，让对手因为失去原有的竞争力而无所适从。
典型的降维攻击案例：
电子商务通过技术上的突破，实现了对传统商业，尤其是零售业的降维攻击。在电商出现之前，传统商业的盈利模式依靠的维度有：货源优势、渠道优势、终端优势等。
问：降维是什么意思？
- 答：降维是通过单幅图像数据的高维化，对单幅图像转化为高维空间中的数据集合进行的一种操作。
在进行化学模式识别或多元校正与多元分辨的化学计氨学的解析时一般都要进行降维处理，以得到对数据结构的正确理解。
降维处理的基本思路力争在不改变高维数据结构的前提下，将高维空间的数据投影到低维空间，一般为二维或二维空间中，然后进行分析。
扩展资料
降维法的流程如下：
（1）把立体图形转化为平面图形
把立体图形转化为平面图形需要稍许空间想象力，可参考图形推理中的折纸盒问题提升相应的能力。行测考试中，需要转化为平面图形的立体图形一般比较规则，多是立方体或四面体。
（2）把问题对应在平面图形下就是把原问题对应在转化后的平面图形下。
示例：求立体图形两点间沿外表面的最短路径，在把立体图形展开为平面图后，就是求平面上对应点间的最短路径。
（3）用平面几何知识求解
即对化简后的平面问题用平面几何知识分析求解。 - 答：荆涛讲商业模式第6集：学会升维和降维
问：数据降维是什么意思
- 答：数据降维是将数据进行降维处理的意思。
降维，通过单幅图像数据的高维化，将单幅图像转化为高维空间中的数据集合，对其进行非线性降维。寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。降维处理是将高维数据化为低维度数据的操作。一般来说，化学过程大都是一个多变量的变化过程，一般的化学数据也都是多变量数据。
扩展资料：
数据降维运用：
通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量,将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题,大大降低了计算的复杂程度,减少了冗余信息所造成的识别误差,提高了识别的精度。
通过指纹图像的实例说明,将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题,在实际中是可行的,在计算上是简单的,可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能,获得更好的识别效果。此外,该方法对于图像数据是否配准是不敏感的,可对不同大小的图像进行识别,这大大简化了识别的过程。
参考资料来源： - 答：据降维，又称为维数约简。顾名思义，就是降低数据的维数。
数据降维，一方面可以解决“维数灾难”，缓解“信息丰富、知识贫乏”现状，降低复杂度；另一方面可以更好地认识和理解数据。
截止到目前，数据降维的方法很多。从不同的角度入手可以有着不同的分类，主要分类方法有根据数据的特性可以划分为线性降维和非线性降维，根据是否考虑和利用数据的监督信息可以划分为无监督降维、有监督降维和半监督降维，根据保持数据的结构可以划分为全局保持降维、局部保持降维和全局与局部保持一致降维等。
总之，数据降维意义重大，数据降维方法众多，很多时候需要根据特定问题选用合适的数据降维方法。 - 答：降低数据维度，选取特征属性，高维数据降至低维数据
- 答：数学题目 还是 什么？
