数据降维（Data Dimensionality Reduction）是从高维空间到低维空间的转换，以便低维表示保留原始数据的一些有意义的属性，理想情况下接近其内在维度。数据降维在处理大量观测和大量变量的领域很常见。方法通常分为线性方法和非线性方法方法还可以分为特征选择和特征提取降维可以用于降噪、数据可视化、聚类分析，或者作为促进其他分析的中间步骤。数据库是数据的有组织的集合，通常通过计算机系统以电子方式存储和访问。在数据库比较复杂的地方，它们通常使用正式的设计和建模技术进行开发。
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数据降维Data Dimensionality Reduction和数据库Database代写
数据降维运用：
通过单幅图像数据的高维化，将单幅图像转化为高维空间中的数据集合，对其进行非线性降维，寻求其高维数据流形本征结构的一维表示向量，将其作为图像数据的特征表达向量。从而将高维图像识别问题转化为特征表达向量的识别问题，大大降低了计算的复杂程度，减少了冗余信息所造成的识别误差，提高了识别的精度。
通过指纹图像的实例说明，将非线性降维方法(如Laplacian Eigenmap方法)应用于图像数据识别问题，在实际中是可行的，在计算上是简单的，可大大改善常用方法(如K-近邻方法)的效能，获得更好的识别效果。此外，该方法对于图像数据是否配准是不敏感的，可对不同大小的图像进行识别，这大大简化了识别的过程。
数据库管理系统(DBMS)是与终端用户、应用程序和数据库本身交互以捕获和分析数据的软件。DBMS软件还包含了用于管理数据库的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以称为“数据库系统”。术语“数据库”通常也用来指任何DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。计算机科学家可以根据他们所支持的数据库模型对数据库管理系统进行分类。
数据降维和数据库还可以用于其他特殊领域：信号处理（signal processing）、神经信息学（neuroinformatics）和生物信息学（bioinformatics）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
