具有复杂性，例如数据量大、噪声多、冗余信息多、数据缺失等。例如，一个由数千个传感器节点组成的传感器网络，每秒钟可以产生数MB甚至数GB的数据；传感器节点可能会受到各种干扰，例如电磁干扰、电源波动等，导致数据中存在大量的噪声；相邻的传感器节点可能会收集到相似的信息，导致数据中存在大量的冗余；传感器节点可能会因为故障或能量耗尽而停止工作，导致数据中存在缺失。如何从这些数据中提取准确可靠的信息，成为了一个重要的研究课题。例如，如何去除传感器数据中
的噪声，如何融合来自不同传感器的信息，如何识别传感器网络中的异常事件，这些问题都需要我们使用专业的信号处理和数据分析技术来解决。近年来，随着物联网技术的发展，传感器网络的规模越来越大，数据也越来越复杂。我们需要开发更加高效和智能的数据处理方法，才能充分利用传感器网络数据的价值。
基因表达谱数据是另一种复杂数据。基因表达谱数据记录了细胞中数万个基因的表达水平，反映了细 vk数据库 胞的生理状态和功能。分析基因表达谱数据需要使用生物信息学、统计学、机器学习等多种技术，才能从中发现基因之间的相互作用、疾病的发生机制、药物的作用靶点等。基因表达谱数据是研究基因功能和调控的重要数据，它可以帮助我们了解细胞的生命活动规律，揭示疾病的发生机制，寻找新的药物靶点。