1、数据降维与能源系统诊断：技术与应用探索

数据降维与能源系统诊断：技术与应用探索

1 数据科学背景

1.1 度量空间中的数据

在度量空间里，数据的处理涉及多个关键方面。
- 测量相异性和相似性 ：相异性和相似性的测量是理解数据关系的基础。通过合适的度量方法，能准确量化数据间的差异与相似程度。
- 邻域排名 ：邻域排名有助于确定数据点周围的邻居关系，为后续的分析提供结构信息。
- 嵌入空间符号 ：明确嵌入空间的符号表示，便于在数学层面准确描述数据的映射。
- 多维数据 ：多维数据具有多个变量，其结构复杂，需要特定的方法进行分析和可视化。
- 序列数据 ：序列数据按时间或顺序排列，包含着动态信息，分析时要考虑其时间特性。
- 网络数据 ：网络数据以图的形式呈现，节点和边的关系反映了数据间的连接和交互。
- 一些多维数据集 ：不同的多维数据集具有各自的特点和应用场景，如能源系统中的监测数据等。

1.2 自动化任务

自动化任务在数据处理中起着重要作用，主要包括以下几个方面：
- 潜在分布 ：了解数据的潜在分布有助于把握数据的整体特征和规律。
- 类别识别 ：通过合适的算法和模型，识别数据所属的类别，实现数据的分类。
- 数据流形分析