高维数据降维可视化是否支持捲曲以容纳更多高维隐藏信息？

[OpenOneV]

目前只是一个想法，

如，大脑能模拟高维联系，大脑本身结构是3d（不考虑a. 物质构成组分（如是什么分子）以及物质微粒的b. 不可测内部也不考虑c. 宏观隐藏维度）（如果考虑a. 物质分子，那么大脑结构是分子种类*3d空间分布这么大的维度的信息，如果再考虑分子相互作用，在c. 隐藏维度，那么隐藏维度中还存在一些分子相互作用规则的信息，决定分子相互作用时的具体事件空间中的变化，在分子不发生相互作用时则隐藏），大脑活动本身则有更多隐藏维度（前面括号中已经叙述了）。维度隐藏在基因和细胞构建大脑的实践原则当中（实践原则，即前述具体时间空间中交互的规则）。

1. 显性维度：3d、分子式（从数据压缩存储的角度看就是一种分类）等
2. 隐性维度：分子之间作用规律。这类维度信息会在具体的事件发生的时候在显性维度产生特定的变化。如果没有具体的事件做触发，则保持隐性。
3. 混沌参与：分子本身粒子相互作用的三+体事件中的混沌性，基于混沌效应的不确定性所具备的效果，没有特定的规则。

显性维度描述实体信息，隐形维度描述实体交互规则。

其中显性维度可以被理解为低维，隐性维度可以被理解为高维，而混沌参与本身则非法非非法，没有特定的维度，但取决于参与的原子数，可能有一个维度上限，具备模拟不确定性，会瘫痪任何离散计算的模拟，但可能可以被波动（连续）的方式所干涉，最终通过观测“泄露出的”干涉波纹以预测其当前和最终显化的相位等信息。

高维数据可视化，作为离散计算（目前计算机都是离散计算）的软件，这里的要求就是能够展示隐性维度。最终兼容混沌参与以连续波干涉观测的方式预测混沌参与的信息。

万物皆有裂痕，那是光进来的地方。

连续波干涉观测~

另外，回归主题，高维数据降维可视化是好的，但是，丢失信息是不好的。所以想办法要不要丢失信息。以适应大脑的数据感知。

考虑大脑皮层的沟壑，就是用捲曲的表面来容纳更多的表面，高维数据降维可视化也可以用卷曲的三维空间来容纳更多的三维空间。卷曲的意思就是在高维增长，好比虫子弯曲身体，就具有了高度。

当下的3d空间，被当做平直的3d空间，那么横跨一定时间跨度（没有变化约等于没有时间跨度，但就原子的集体来说因为原子是在不断变化的，特别是其中的电子，所以依然具有时间跨度，这也是变化的绝对性，但是这属于b. 不可测内部，不可测的变化，等于是一种存在性声明）的3d实体，就是卷曲的3d空间。
空间这个词太数学化了，很容易无法在现实中具有准确的表述。

那就用计算机显示效果来比喻把，一个动图，就是一个卷曲的3d空间中的2d成像。

一个各处回归的变化就是卷曲成四维实体的3d空间。如果不具备各处回归性，就并非四维实体而是“生命中不能承受之轻”，是对于四维生命的不可测的变化。回归性就像地球的测地线回归，虽然实际情况可能并不能exactly走测地线回归但至少存在一条最短的回归的路径。变化的回归性，在另一方面，也并非真正回归，而是螺旋上升中的投影的回归。螺旋上升是大背景，如果接受这个大背景，那么认为回归只是一种局部的象倒也不是不可以接受。
当然，回归在投影维度上实现，就意味着，在维度限定下就能够真的回归，导致实际并未回归的螺旋前进的方向则是未考虑的维度。

在考虑的维度中，找到回归路径，这就是维持这一维度实体的关键。

所以我们可以通过把3d空间展示成一个变化并回归的3d空间，这样来创造3d空间在4d的结构。

注意，天圆地方，地的方式去构建高维很容易，矩阵就可以。这里提到的“回归”，是天的方式，来构建并维持高维。

天地相呼应，就成就了~！

[OpenOneV]

变化并回归。是游戏中惯用的方式，这样就可以隐藏信息在3d空间中。当然，目前游戏隐藏信心在3d空间的最普遍的方法是对话。也有各种各样的触发剧情动画、触发机关等。
总之这里的讨论只是一种基于维度理论的空想性知识，目的是让面对数据不知所措的各位数据分析师能够有一个好的方案啊，来处理所谓的高维数据。
最好的形式就是用故事来展示高维...当然特征维度就算了，那个没啥故事可言。完全就是用特征来分类的维度。

但是好像大家由确实只需要处理特征维度的高维数据...啊这。