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度量、指标、维度

度量、指标、维度

要更多的信息,就要有信息放置的位置:指标。

一个指标,即一个描述,一个度量。

描述一个人:性别、年龄、职业、籍贯、收入、爱好、肤色、学历……

最基本的。

指标多,分层,成指标体系。层类分量相同,层层相互包含。

分析指标体系,简单的,主观权重;复杂的层次分析法。

要描述的,用来描述的——度量的,总是有偏差。老子说名可名,非常名。语言哲学认为语言总是充满陷阱。统计学以为凡指标总是有距离。时时刻刻的,考虑将不可量化的量化,已经量化的能否量化的更好。指标如何选择、度量如何优化?

维度可增可减。主成分、因子分析,降维。支持向量机,升维。神经网络维度转化,空间变化。

维度有的近似,有的迥异。多维空间中,近似的维度角度小、迥异的维度角度大——垂直。

数据分析,希望的是将主要含有主要信息的维度先找到,然后找垂直的维度,再找和他们垂直的维度……维度扭转,纯化。

线性代数中矩阵相乘。

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