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。