高维数据特征维度界定：多少维算高维？

在数据科学和机器学习领域，高维数据是指特征维度较高的数据集。那么，究竟多少维度的数据可以被称为高维呢？以下是一些常见的界定标准：

特征维度界定标准

• 3-5维：低维数据

  当数据集的特征维度在3-5之间时，通常被认为是低维数据。这类数据相对容易处理，因为特征之间的相关性较低，计算复杂度也相对较低。

• 5-10维：中等维数据

  当数据集的特征维度在5-10之间时，可以认为是中等维数据。这类数据在处理过程中可能会遇到一些挑战，如特征选择、降维等。

• 10维以上：高维数据

  当数据集的特征维度超过10时，通常被认为是高维数据。高维数据在处理过程中可能会遇到“维灾难”等问题，如过拟合、计算复杂度高等。

这些界定标准并非绝对，实际应用中还需根据具体情况进行调整。例如，在某些领域，即使是3-5维的数据也可能被认为是高维的。