所谓高维数据，指的是有多个特征值的数据。比如股票行情数据，如果用到一个股票的日内开盘价、最高价、最低价和收盘价。一天就包含有四个特征值。被预测变量如果是连续的数值，那这就是个数值回归计算问题；如果是离散的，那它就是分类问题。在建立模型时，回归问题的数据一般用浮点数来表示；而分类问题的数据一般用无符号整型数表示。

图像文件一般是二进制文件格式存储，我们读取它的信息，处理成灰度信息（x,x,x），再将每个像素的x值规定在0~1之间。在N*N的数组中保存x的值（x的范围在0~1之间）

文本数据多为txt格式文件，要进行分析，是不能直接使用。必须将文本信息向量化。文本数据向量化，一般是（Lable：word）标签对应字词。标签可以是字词出现的频率，代表城市，代表姓名，代表食物等等。总之可根据要分析的信息来设置标签的类型。