如何获得特征矩阵的形状(维度)？

特征矩阵的形状（维度）是由数据集中的样本数量和每个样本的特征数量决定的。通常情况下，可以通过以下方法获得特征矩阵的形状：

1. 查看数据集的维度属性：在大多数编程语言和数据处理库中，可以使用内置函数或方法来获取数据集的维度属性。例如，在Python中，可以使用NumPy库的shape属性来获取特征矩阵的形状。
2. 统计数据集的样本数量和特征数量：可以通过计算数据集中的行数和列数来获得特征矩阵的形状。行数表示样本数量，列数表示特征数量。
3. 使用专业数据处理工具：云计算领域有许多专业的数据处理工具，如Pandas、Apache Spark等，它们提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。通过使用这些工具，可以轻松地获取特征矩阵的形状。

特征矩阵的形状对于许多机器学习和数据分析任务非常重要，它决定了模型的输入维度和数据处理的方式。在实际应用中，根据特征矩阵的形状可以选择适当的算法和模型，以及进行数据预处理和特征工程的操作。

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