大数据降维（大数据降维聚类分析）

本篇目录：

1、什么是“降维打击”?“降维打击”有多恐怖呢?2、大数据时代的到来,互联网行业怎样创新才能掘金?3、《从1到X》:数字化转型,实现升维思考,降维打击4、用sklearn进行降维的七种方法

什么是“降维打击”?“降维打击”有多恐怖呢?

1、降维打击的意思是指从高维对低维发起攻击，由于处于高维的人看到的坐标系更多，于是就可以从低维对手根本看不见也摸不着的地方发起攻击，从而给低纬度的竞争手造成无法防御的巨大伤害。

2、降维打击专业的解释是指外星人使用“二向箔”，将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式。

3、降维打击通俗解释就是高级生物打击低级生物，用来形容实力碾压的情况。

4、降维攻击是高级文明利用高维科技对低级文明发动的攻击。这种攻击是宿命式的，毁灭式的。低维生命对这种打击无法察觉，无法规避，甚至无法理解。最好用一句话来形容：我毁灭你，这不关你的事。我们举个最简单的例子。

大数据时代的到来,互联网行业怎样创新才能掘金?

1、利用大数据掘进，归根结底还是要为数据找到适合变现的场景，并且用人工智能等先进技术利用数据。除了BAT，很多传统金融机构也在探索这一命题了。

2、而像百度联盟利用大数据能力为互联网创业者变现的方式，互联网创业者自身又可以和百度的其他产品进行互用，百度平台的开放性给予互联网创业者更大的舞台。

3、第一：计算机行业正在推动整个科技领域的发展。当前的互联网时代背景下，各个行业领域的创新几乎都离不开互联网，随着产业互联网的推进，未来计算机领域将创造出大量的就业岗位和发展机会。

4、在科技和互联网领域，指数思维引领出了一种商业上的新常态，它就是：数据的指数级大爆发。随着大数据分析和应用技术的进一步成熟，传统的类如ERP系统等管理工具已然不再适用于企业今日要应对的数据浪潮，新的商业范式已经成型。

5、伴随人们大步迈进互联网时代，各传统行业不断争相拥抱“大数据+”，云、网、端逐渐成为各行业重要基础设施体系。

6、企业在大数据时代，可以将工作重点向着互联网平台建设和互联网产业方面进行一定的倾斜，采取相应的措施进行企业体制的创新，实现企业创新性的增长，提高企业的运营能力，使得企业在发展之中具备自己的核心竞争力。

《从1到X》:数字化转型,实现升维思考,降维打击

《从1到X：数字化转型实战》从实战角度深刻解读数字化转型后的无限可能。数字化赋能描绘的愿景，需要更精准的战略和战术来配合实现，营销、创新、管理策略都要更新，人才培养是重点，思维转型是突破。

小米手机同样利用三级火箭的第一级火箭--流量入口，以极低的利润对阵传统手机厂商，迅速攀升手机厂商前列，实现后续的商业变现。

升维思考，降维打击。这句话在心头呆了很长时间，久久不得其意。何为升维，又何为降维？最近带项目频繁与客户、各部门负责人沟通，时时琢磨这句话，竞也咂摸出一些滋味。

降维打击是一种科幻概念，是指在三维空间中，通过将目标对象降低到一个更低的维度，从而实现对目标对象的摧毁或控制。降维打击这个概念最早出现在刘慈欣的科幻小说《三体》中，后来被广泛运用于科幻文学、电影和游戏中。

降维打击最早出自《三体》一书，是指外星人使用“二向箔”将太阳系由三维空间降至二维空间的一种攻击方式。高维度生物对低维度生物的压倒性打击。这个的前提是：前者比后者要多出至少一个维度。

在问题层面上解决问题，问题往往得不到解决，只有跳出问题本身，站在更高的层面看问题，问题也就不再是问题了。所以，提升自己的高度，是解决所有问题的关键。《三体》中有一句话：升维思考，降维打击。

用sklearn进行降维的七种方法

1、步骤3中，我们用来找出n个新特征向量，让数据能够被压缩到少数特征上并且中信息量不损失太多的技术就是矩阵分解，PCA与SVD是两种不同的降维算法，但是都遵从上面的过程来降维，只是两种算法的矩阵分解的方法不同，信息量的衡量指标不同。

2、解决方法：希望投影后的投影值尽量地分散。满足的条件是：比较大，所以使用 作为基 重要的参数是 n_components ，降维之后需要保留的特征数量，取值在 [0， min(X.shape)] 。

3、这表明其是内置在LDA分类器中，通过线性投影在 K - 1 维度空间上的降维操作。

4、不支持导入图片这类功能。因此，如果需要导入自己的图片，需要使用其他的库来实现，如Pillow、OpenCV等。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。

5、Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。PyMVPA PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

6、）首先使用Iris dataset可视化说明t-SNE与PCA的线性与非线性可视化：如下图所示：类别只有三类的情况下，我们看到t-SNE和PCA都可以较好的分类并进行可视化。

到此，以上就是小编对于大数据降维聚类分析的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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