การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ

Q: ข้อมูลหลายทาง

นักวิเคราะห์ข้อมูลหลายทางใช้คำว่า " วิธี" เพื่ออ้างถึงจำนวนแหล่งที่มาของการเปลี่ยนแปลงข้อมูล ในขณะที่สงวนคำว่า "โหมด" ไว้ สำหรับ วิธีการหรือแบบจำลองที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล [ 3 ] : xviii

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายมิติเป็นวิธีการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยการแสดงชุดข้อมูลสังเกตการณ์ในรูปแบบของอาร์เรย์หลายมิติ ${\mathcal {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}\times \dots I_{c}\times \dots I_{C}}$ การเลือกจัดระเบียบข้อมูลที่เหมาะสมลงใน อาร์เรย์แบบ (C+1)และเทคนิคการวิเคราะห์สามารถเปิดเผยรูปแบบในข้อมูลพื้นฐานที่วิธีการอื่นตรวจไม่พบ^{[ 1 ]}

ประวัติศาสตร์

การศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติได้รับการวางรูปแบบอย่างเป็นทางการครั้งแรกจากการประชุมที่จัดขึ้นในปี 1988 ผลของการประชุมครั้งนี้คือตำราเล่มแรกที่กล่าวถึงสาขานี้โดยเฉพาะ นั่นคือ Multiway Data Analysis ของ Coppi และ Bolasco [ 1 ^{]ในเวลา} นั้น พื้นที่การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์หลายมิติรวมถึงสถิติเศรษฐศาสตร์และจิตวิทยา ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่าน มา การประยุกต์ ใช้ได้ขยายไปสู่เคมีวิเคราะห์การเกษตรการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและอุตสาหกรรมอาหาร^{[ 2 ]}

องค์ประกอบของการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ

ข้อมูลหลายทาง

นักวิเคราะห์ข้อมูลหลายทางใช้คำว่า " วิธี"เพื่ออ้างถึงจำนวนแหล่งที่มาของการเปลี่ยนแปลงข้อมูล ในขณะที่สงวนคำว่า "โหมด" ไว้สำหรับวิธีการหรือแบบจำลองที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล^{[ 3 ]}^{: xviii}

ในแง่นี้ เราสามารถกำหนดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลายวิธี ดังนี้:

ข้อมูลทางเดียว : จุดข้อมูลที่มี $I_{0}$ -มิติ, ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ คือเวกเตอร์หรือจุดข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในโครงสร้างข้อมูลอาร์เรย์แบบทาง เดียว
ข้อมูลสองทาง:ชุดข้อมูล $I_{1}$ จุดข้อมูล ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ ถูกจัดเก็บไว้ในอาร์เรย์สองมิติ ${\bf {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}}$ ในกรณีที่ข้อมูลมีมิติที่ไม่ต่อเนื่องกัน สามารถใช้โปรแกรมสเปรดชีตในการแสดงภาพข้อมูลดังกล่าวได้
ข้อมูลสามมิติ : ชุดข้อมูล ${\bf {a}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}}$ ซึ่งมีรูปแบบการเปลี่ยนแปลงสองแบบ จะถูกจัดเก็บไว้ในอาร์เรย์สามมิติ ${\bf {A}}\in {\mathbb {C} }^{I_{0}\times I_{1}\times I_{2}}$ ข้อมูลดังกล่าวอาจแสดงถึงอุณหภูมิ ณ ตำแหน่งต่างๆ (ข้อมูลสองมิติ) ที่เก็บรวบรวมในช่วงเวลาที่ต่างกัน (ซึ่งนำไปสู่ข้อมูลสามมิติ)
ข้อมูลสี่มิติหากใช้การเปรียบเทียบกับสเปรดชีตแบบเดียวกัน สามารถแสดงได้ในรูปของโฟลเดอร์ไฟล์ที่เต็มไปด้วยเวิร์กบุ๊กแยกต่างหากหลายเล่ม
ข้อมูลแบบห้ามิติและข้อมูลแบบหกมิติสามารถแสดงได้ด้วยระดับการรวมข้อมูลที่สูงขึ้นในลักษณะเดียวกัน

โดยทั่วไป ข้อมูลหลายมิติจะถูกจัดเก็บในอาร์เรย์หลายมิติ และอาจถูกวัดในช่วงเวลาหรือสถานที่ต่างๆ โดยใช้วิธีการที่แตกต่างกัน และอาจมีข้อผิดพลาด เช่นข้อมูลที่ขาดหายไปหรือความคลาดเคลื่อนในการแสดงข้อมูล

แบบจำลองหลายทาง

แอปพลิเคชันแบบหลายทาง

การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติสามารถนำไปใช้ในแอปพลิเคชันหลายมิติต่างๆ เพื่อแก้ไขปัญหาการค้นหาโครงสร้างเชิงเส้นหลายมิติที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลหลายมิติ ตัวอย่างการใช้งานในสาขาต่างๆ มีดังต่อไปนี้: ^{[ 4 ]}

คอมพิวเตอร์วิชั่น - TensorFaces ^{[ 5 ]}^{[ 6 ]}และลายเซ็นการเคลื่อนไหวของมนุษย์^{[ 7 ]}วิเคราะห์ภาพใบหน้าและข้อมูลมุมข้อต่อของมนุษย์ที่จัดเรียงในอาร์เรย์หลายมิติ การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติถูกนำมาใช้เพื่อคำนวณชุดของการแสดงปัจจัยเชิงสาเหตุ^{[ 8 ]}
เคมีวิเคราะห์ไฟฟ้า
ประสาทวิทยาศาสตร์
การวิเคราะห์กระบวนการ
การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม / การขุดค้นข้อมูลบนเว็บ

การประมวลผลแบบหลายวิธี

การประมวลผลแบบหลายทางคือการดำเนินการตามแบบจำลองหลายทางที่ออกแบบและกำหนดไว้ โดยแปลงข้อมูลหลายทางให้เป็นระดับที่ต้องการโดยคำนึงถึงความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันหลายทาง ตัวอย่างทั่วไปของข้อมูลที่สร้างขึ้นด้วยลิ้นอิเล็กทรอนิกส์ แบบโพเทนชิโอเมตริก แสดงให้เห็นถึงการประมวลผลแบบหลายทางที่เกี่ยวข้อง^{[ 9 ]}

ดูเพิ่มเติม

การเรียนรู้ซับสเปซเชิงเส้นหลายตัว

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

ไม่มีชื่อบทความ