Cách Sử Dụng Từ “Dimensionality”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “dimensionality” – một danh từ nghĩa là “tính chiều/số chiều”, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “dimensionality” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “dimensionality”

“Dimensionality” là một danh từ mang các nghĩa chính:

• Tính chiều: Thuộc tính có số chiều (ví dụ, không gian ba chiều).
• Số chiều: Số lượng chiều trong một không gian hoặc tập dữ liệu.

Dạng liên quan: “dimensional” (tính từ – thuộc về chiều), “dimension” (danh từ – chiều).

Ví dụ:

• Danh từ: The dimensionality of the data is high. (Số chiều của dữ liệu là cao.)
• Tính từ: Dimensional analysis. (Phân tích chiều.)
• Danh từ: The third dimension. (Chiều thứ ba.)

2. Cách sử dụng “dimensionality”

a. Là danh từ

1. The/His/Her + dimensionality
   Ví dụ: The dimensionality of the problem. (Số chiều của vấn đề.)
2. Dimensionality + of + danh từ
   Ví dụ: Dimensionality of space. (Số chiều của không gian.)

b. Là tính từ (dimensional)

1. Dimensional + danh từ
   Ví dụ: Dimensional analysis. (Phân tích chiều.)
2. Two-dimensional/Three-dimensional
   Ví dụ: A two-dimensional object. (Một vật thể hai chiều.)

c. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ	dimensionality	Tính chiều/Số chiều	The dimensionality of the data is high. (Số chiều của dữ liệu là cao.)
Tính từ	dimensional	Thuộc về chiều	Dimensional analysis is important. (Phân tích chiều rất quan trọng.)
Danh từ	dimension	Chiều	The third dimension is depth. (Chiều thứ ba là chiều sâu.)

3. Một số cụm từ thông dụng với “dimensionality”

• Dimensionality reduction: Giảm số chiều (trong machine learning).
  Ví dụ: Dimensionality reduction can improve model performance. (Giảm số chiều có thể cải thiện hiệu suất mô hình.)
• High dimensionality: Số chiều cao.
  Ví dụ: High dimensionality can cause problems. (Số chiều cao có thể gây ra vấn đề.)

4. Lưu ý khi sử dụng “dimensionality”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Danh từ: Thường dùng trong toán học, khoa học máy tính, vật lý.
  Ví dụ: Dimensionality curse. (Lời nguyền số chiều.)
• Tính từ: Mô tả thuộc tính liên quan đến chiều.
  Ví dụ: Dimensional accuracy. (Độ chính xác về chiều.)

b. Phân biệt với từ đồng nghĩa

• “Dimensionality” vs “size”:
  – “Dimensionality”: Số lượng chiều.
  – “Size”: Kích thước tổng thể.
  Ví dụ: Dimensionality of the vector. (Số chiều của vector.) / Size of the box. (Kích thước của hộp.)
• “Dimension” vs “aspect”:
  – “Dimension”: Một chiều cụ thể.
  – “Aspect”: Một khía cạnh của vấn đề.
  Ví dụ: The time dimension. (Chiều thời gian.) / An important aspect. (Một khía cạnh quan trọng.)

5. Những lỗi cần tránh

1. Sử dụng sai ngữ cảnh (không liên quan đến số chiều):
   – Sai: *The dimensionality of the feeling.*
   – Đúng: The intensity of the feeling. (Cường độ của cảm xúc.)
2. Lẫn lộn “dimension” và “dimensionality”:
   – Sai: *The dimension of the data is high.*
   – Đúng: The dimensionality of the data is high. (Số chiều của dữ liệu là cao.)
3. Dùng sai dạng từ:
   – Sai: *Dimensionality analysis.*
   – Đúng: Dimensional analysis. (Phân tích chiều.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Liên tưởng: “Dimensionality” với “số lượng trục” trong không gian.
• Thực hành: “Dimensionality reduction techniques”, “high dimensionality data”.
• Tìm hiểu: Về các khái niệm liên quan như “dimension”, “vector space”.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “dimensionality” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. The dimensionality of the dataset was reduced for easier analysis. (Số chiều của tập dữ liệu đã được giảm để phân tích dễ dàng hơn.)
2. High dimensionality can lead to the curse of dimensionality in machine learning. (Số chiều cao có thể dẫn đến lời nguyền số chiều trong học máy.)
3. Dimensionality reduction techniques are used to simplify complex data. (Các kỹ thuật giảm số chiều được sử dụng để đơn giản hóa dữ liệu phức tạp.)
4. The dimensionality of the problem made it difficult to solve. (Số chiều của vấn đề khiến nó khó giải quyết.)
5. We need to consider the dimensionality of space when designing the experiment. (Chúng ta cần xem xét số chiều của không gian khi thiết kế thí nghiệm.)
6. Understanding the dimensionality of the data is crucial for building effective models. (Hiểu số chiều của dữ liệu là rất quan trọng để xây dựng các mô hình hiệu quả.)
7. The curse of dimensionality can be mitigated by feature selection. (Lời nguyền số chiều có thể được giảm thiểu bằng cách chọn lọc đặc trưng.)
8. The dimensionality of the feature space impacts the performance of the classifier. (Số chiều của không gian đặc trưng ảnh hưởng đến hiệu suất của bộ phân loại.)
9. Dimensionality reduction helps to visualize high-dimensional data in lower dimensions. (Giảm số chiều giúp trực quan hóa dữ liệu nhiều chiều ở các chiều thấp hơn.)
10. The intrinsic dimensionality of the manifold is lower than the ambient dimensionality. (Số chiều nội tại của đa tạp thấp hơn số chiều xung quanh.)
11. Dimensionality reduction can improve the computational efficiency of the algorithm. (Giảm số chiều có thể cải thiện hiệu quả tính toán của thuật toán.)
12. The concept of dimensionality is fundamental in linear algebra. (Khái niệm về số chiều là cơ bản trong đại số tuyến tính.)
13. We analyzed the dimensionality of the social network graph. (Chúng tôi đã phân tích số chiều của đồ thị mạng xã hội.)
14. The higher the dimensionality, the more complex the model becomes. (Số chiều càng cao, mô hình càng trở nên phức tạp.)
15. Dimensionality reduction techniques can preserve the important information while reducing noise. (Các kỹ thuật giảm số chiều có thể bảo tồn thông tin quan trọng đồng thời giảm nhiễu.)
16. The dimensionality of the input data was carefully chosen. (Số chiều của dữ liệu đầu vào đã được lựa chọn cẩn thận.)
17. We explored different methods for dimensionality estimation. (Chúng tôi đã khám phá các phương pháp khác nhau để ước tính số chiều.)
18. Understanding the dimensionality of the dataset is essential for data mining. (Hiểu số chiều của tập dữ liệu là điều cần thiết cho khai thác dữ liệu.)
19. Dimensionality reduction can help to avoid overfitting in machine learning models. (Giảm số chiều có thể giúp tránh hiện tượng quá khớp trong các mô hình học máy.)
20. The algorithm’s performance degraded with increasing dimensionality. (Hiệu suất của thuật toán giảm khi số chiều tăng lên.)