什么数据是高维数据

高维数据是指数据集中的特征（变量）数量远远超过样本（记录）数量的数据。在高维数据中，每个样本都有许多特征，但相对于这些特征，样本数量却相对较少。

以下是一些高维数据的特点：

1. 特征数量多：一个数据集如果包含超过100个特征，通常就可以被认为是高维数据。

2. 样本数量少：在高维数据中，样本数量通常较少，这可能导致过拟合。

3. 维度灾难：由于特征数量多，数据集中的信息可能不足以对每个特征进行充分学习，这会导致维度灾难。

4. 计算复杂度高：在高维数据中，模型训练和预测的计算复杂度会显著增加。

5. 稀疏性：在高维数据中，许多特征可能对于预测目标没有贡献，因此数据是稀疏的。

高维数据在许多领域都有应用，例如：

机器学习：用于分类、回归、聚类等任务。

生物信息学：用于基因表达分析、蛋白质组学等。

金融市场：用于风险评估、投资组合管理等。

处理高维数据时，可以采用一些技术，如降维（如主成分分析）、特征选择、稀疏表示等。