多维模型

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

《专家立方体开发与SSAS多维模型》，第二版：2014年2月 PDF，全文英文清晰。

多维时间序列数据挖掘是信息科学领域的一个重要研究方向，尤其在气象数据处理和天气预测方面有广泛应用前景。以研究降雨天气模型为背景，介绍了基于极值斜率分段线性拟合法的多维时间序列数据挖掘方法，展示了通过聚类数据挖掘技术分析气象数据，提炼出降雨与气象要素关系，并建立实用降雨天气模型。文章详细说明了多维时间序列和其在气象要素变化记录中的应用，强调了气象学研究及气候预测的重要性。作者提出新的多维时间序列数据挖掘模型，揭示多种气象要素间复杂的非线性变化趋势。还介绍了数据预处理过程，包括气象要素数据库创建、数据规范化和维度选择等步骤。在建立降雨天气模型时，作者强调了分段线性拟合法、聚类数据挖掘技术及规则提取的关键作用。

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多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

此程序计算(1-3)D拉普拉斯算子的精确特征对，用于具有 Dirichlet、Neumann 和周期性边界条件的矩形网格。它还可以使用 Kronecker 和和计算稀疏矩阵。