高维是指数据的维度超过三维(3D)的情况。它一般用来描述多元变量间的相互关系,比如说,在机器学习中,会使用多维特征来表示一个样本,从而将其映射到一个高维空间。
例如,如果要构建一个检测人脸图像的系统,则需要使用面部特征的高维向量,这些特征包括眼睛的位置、鼻子的大小等,综上所述,高维可以理解为数据的维度大于三维的情况,可以用来描述多元变量间的相互关系,从而帮助我们更好地理解数据。
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