低维数据和高维数据

高维数据的低维表示综述

一、研究背景

在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。

降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8）

之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3）

从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12）

高维数据的低维表示综述

一、研究背景

在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。

降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8）

之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3）

从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12）

高维数据的低维表示综述

一、研究背景

在科学研究中，我们经常要对数据进行处理。而这些数据通常都位于维数较高的空间，例如，当我们处理200个256*256的图片序列时，通常我们将图片拉成一个向量，这样，我们得到了65536*200的数据，如果直接对这些数据进行处理，会有以下问题：首先，会出现所谓的“位数灾难”问题，巨大的计算量将使我们无法忍受；其次，这些数据通常没有反映出数据的本质特征，如果直接对他们进行处理，不会得到理想的结果。所以，通常我们需要首先对数据进行降维，然后对降维后的数据进行处理。

降维的基本原理是把数据样本从高维输入空间通过线性或非线性映射投影到一个低维空间，从而找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构。（8）

之所以能对高维数据进行降维，是因为数据的原始表示常常包含大量冗余： · 有些变量的变化比测量引入的噪声还要小，因此可以看作是无关的 · 有些变量和其他的变量有很强的相关性(例如是其他变量的线性组合或是其他函数依赖关系)，可以找到一组新的不相关的变量。（3）

从几何的观点来看，降维可以看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也相互靠近。（12）

高维面板数据降维与变量选择方法研究

张波 方国斌

2012-12-14 14:35:56 来源：《统计与信息论坛》(西安)2012年6期第21～28页

内容提要：从介绍高维面板数据的一般特征入手，在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时，主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型；对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评；针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。

关键词：高维 面板数据 降维 变量选择

作者简介：张波，中国人民大学统计学院（北京100872）；方国斌，中国人民大学统计学院，安徽财经大学统计与应用数学学院（安徽蚌埠233030）。

一、引言

在社会现象观测和科学实验过程中经常会产生面板数据。这类数据通过对多个个体在不同时间点上进行重复测度，得到每个个体在不同样本点上的多重观测值，形成时间序列和横截面相结合的数据，也就是所谓的“面板数据”。由于应用背景的不同，面板数据有时也称作纵向数据（longitudinal data）。面板数据广泛产生于经济学、管理学

数据中心运维管理

Industry specific cover image

数据中心运维管理

数据中心运维管理

议程

数据中心运维管理面临的问题与挑战 数据中心运维管理探讨–数据中心运维管理的能力框架及建设演进 –业务驱动IT管理 –完整的平台管理 –全生命周期管理

总结

数据中心运维管理

IT越来越复杂,带来的典型IT运营问题架构复杂 复杂,多厂商 难扩展 需要多领域专家 消除I/O瓶颈很复杂 多厂商集成方案成 本高、耗时

整体性能难保证 异构的数据库、 Java层、消息层和Web 层很难整体调优 尤其在通常虚拟环 境中，整体性能不高、 不可预测

整体可用性难保证 异构环境可用性管理复杂 在通常的虚拟环境中，应 用可用性更难管理 不同厂商产品的可用性 可 以大大影响整体可用性

运维管理复杂 异构环境增加运维 复杂度，职责不好界 定 问题诊断、解决过 程复杂 不同厂商产品的升 级、补丁过程复杂

数据中心运维管理

“稳定”和“安全”是IT运营的基本目标运维人员在多个环境里进行手工配 置和操作，难以避免人为操作风险

开发怎样确定问题 的根源？可以 从业务影响发 现问题吗？怎 样避免问题的 再次发生？ 应用系统

测试

生产

中间

数据库运维管理规范

龙信思源（北京）科技有限公司

一、总则

为规范公司生产系统的数据库管理和配置方法，保障信息系统稳定安全地运行，特制订本办法。

二、适用范围

本规范中所定义的数据管理内容，特指存放在系统数据库中的数据，对于存放在其他介质的数据管理，参照相关管理办法执行。

三、数据库管理员主要职责

3.1.负责对数据库系统进行合理配置、测试、调整，最大限度地发挥设备资源优势。负责数据库的安全运行。

3.2.负责定期对所管辖的数据库系统的配置进行可用性，可靠性，性能以及安全检查。

3.3.负责定期对所管辖的数据库系统的可用性，可靠性，性能以及安全的配置方法进行修订和完善。

3.4.负责对所管辖的数据库系统运行过程中出现的问题及时处理解决。

3.5.负责对所管辖数据库系统的数据一致性和完整性，并协助应用开发人员、使用操作等相关人员做好相关的配置、检查等工作。

3.6.负责做好数据库系统及数据的备份和恢复工作。

四、数据库的日常管理工作

4.1.数据库管理的每日工作

(1)检查所有的数据库实例状态以及所有与数据库相关的后台进程。 (2)检查数据库网络的连通与否，比如查看监听器（listener）的状态、网络能否ping通其它的计算机、应用系统

数据中心运维投标书 （此文档为word格式,下载后您可任意修改编辑！）

i

目录

第一章投标申请及声明 ................................................................................................................... 4 第二章法定代表人授权书 ............................................................................................................... 6 第三章报价表 ................................................................................................................................... 7 第四章分项报价明细表 ................................................................................

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第一章投标申请及声明 ................................................................................................................... 4 第二章法定代表人授权书 ............................................................................................................... 6 第三章报价表 ................................................................................................................................... 7 第四章分项报价明细表 ................................................................................

数据库运维说明书

一、数据库

1、数据库名称 select name from v$database; 2、数据库唯一名称 select db_unique_name from v$database; 3、数据库ID select dbid from v$database; 4、数据库创建时间 select to_char(created,'yyyy/mm/dd hh24:mi:ss') from v$database; 5、日志归档模式 select log_mode from v$database; 6、打开模式 select open_mode from v$database; 7、数据库角色 select database_role from v$database; 8、服务器参数文件 select value from v$parameter where name='spfile'; 9、控制文件列表 select value from v$parameter2 where name='control_files'; 10、检查监听状态 cmd lsnrctl status

二、表空间

1、检查表空间的使用情况 select a

图像的熵是一种特征的统计形式，它反映了图像中平均信息量的多少。图像的一维熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，令Pi表示图像中灰度值为 i 的像素所占的比例，则定义灰度图象的一元灰度熵为：

H= - Ei=0255Pi lnPi

(其中，E i=0表示从灰度0到255进行求和运算，因为公式无法输入，

暂且这样表示)

图象的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征，却不能反映图像灰度分布的空间特征，为了表征这种空间特征，可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分

布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。

选择图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量，与图像的像素灰度组成特征二元组，记为(i,j)，其中i表示像素的灰度值(0<=i<=255)，

表示领域灰度均值

j

255

(0<=j<=255),P=(f(i,j))/N2即可

ij

反应某像素位置上的灰度值与其周围像素的灰度分布的综合特征，其中f(i,

j)为特征二元组(i,j)出现的频数，定义离散的图像二维熵为： N为图像的尺度，

H= - E i=0E j=0 (Pij lnPij )

依此构造的图像二维熵可以在反映图像所包含的信息量的前提下，突出反映图像中像素位置的灰度信息和像素邻域内灰度分布的综合特征；

255255

本文是Li和Lee关于一维最小交叉熵