升维降维是什么意思？

升维降维是为了让数据可以在不同的维度上被表征和分析而设计的一种方法。它有助于处理高维空间中的数据，通过从高维空间到低维空间的映射，可以在低维空间中更好地理解数据。
升维技术使用字段之间的关系来扩展数据，使其具有更多的信息量。它可以将原始特征投影到一个更高维的空间，以便更好地捕捉模型的复杂性，如果没有升维，则可能会错失重要的信息。
降维技术使用投影从高维空间到低维空间，以减少数据的维数，并消除冗余数据。降维可以帮助我们更快地理解数据，更快地训练模型，并使得模型更容易解释。

pca操作规程？

PCA 是一种较为常用的降维技术，PCA 的思想是将n维特征映射到k维上， 这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主元，是重新构造出来的维特征。在 PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下，新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。PCA的操作流程大致如下：去平均值，即每一位特征减去各自的平均值，计算协方差矩阵，计算协方差矩阵的特征值与特征向量，对特征值从大到小排序，保留最大的个特征向量，将数据转换到个特征向量构建的新空间中。

降维产品是什么意思？

降维产品就是把竞争对手产品拉入到一个更低维度的竞争模式中，让对手产品因为失去原有的竞争力而无所适从。

解析：

维，在几何学上指空间独立而互相正交的方位数，通常的空间有三维，平面或曲面有二维，直线或曲线只有一维。

在商业领域，企业的竞争力可以体现在若干个维度的累加上，这些维度包括核心技术、成本优势、管理优势、人才优势、地域优势等多个方面。

降维就是把竞争对手商品拉入到一个更低维度的竞争模式中，让对手商品因为失去原有的竞争力而无所适从。

典型的降维攻击案例：

电子商务通过技术上的突破，实现了对传统商业，尤其是零售业的降维攻击。在电商出现之前，传统商业的盈利模式依靠的维度有：货源优势、渠道优势、终端优势等。

什么是PCA？

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种常用的数据降维技术，用于从高维数据集中提取出最有用的低维表示。它通过最大化数据之间的方差来选择主成分，并保留原始数据中的大部分信息。主成分分析是一种常用的数据降维技术，用于从高维数据集中提取出最有用的低维表示。它通过最大化数据之间的方差来选择主成分，并保留原始数据中的大部分信息。

pca算法谁发现的？

PCA（主成分分析）是十大经典机器学习算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后来由Hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法。

1 PCA算法是由Karl Pearson于1901年发现的。
2 Karl Pearson是一位英国的数学家和统计学家，他发现了PCA算法作为一种降维技术，可以通过线性变换将高维数据转化为低维数据，同时保留了原始数据的主要特征。
3 PCA算法的发现对于数据分析和模式识别领域具有重要意义，它被广泛应用于数据降维、特征提取和数据可视化等方面。

《三体》中降维打击会把对方降到负维吗？

首先，可能不存在降维打击，三体中的二维化打击描写与前面的有很大矛盾。

矛盾点主要是前面三维飞船遇到四维碎片和四维坟场的描写，三维飞船对于四维碎片和四维坟场来说还是太小了，所以三维飞船在进入到四维空间里与四维空间和平共处，并没有将任何四维事物三维化，而其本身也没有大小的变化。

而四维碎片和四维空间最后被整个三维大宇宙同化，释放能量爆炸最后荡然无存，说明局部四维事物是无法抵抗大自己量级太多的三维宇宙及三维宇宙的暗物质的张力。

那么回到二向簿二维二维武器，他对于三维宇宙的确太小了，无法撼动三维宇宙的张力，所以他之内进入三维宇宙里，但是并不会对三维空间和事物造成影响，除非它的量级超过整个三维宇宙。

谢谢邀请我喜欢你的问题。维度可不可以是负数，这个问题几乎把现代的科幻头脑推到了极限。不妨换一个思路，从另一个角度理解，人类对世界对这个宇宙的理解，建立在视觉听觉触觉基础上，包括人本身也是物质世界的元素。随着科学技术的进步，思想智慧的进步，人类认识到能看到的物质世界只占世界全部的百分之几，新词反物质暗物质也就产生了，会不会使维度降为零以后，会走向另一个暗物质世界呢，围度为零会不会是连接另一个世界的边界呢？这很烧脑。还是把这残杀脑细胞的问题留给大刘吧，说不定是部新小说。