主题：【原创】似虎非虎 -- 淮夷

没有读过这本书，只是从一个经常做数据分析处理的人的角度看问题。比如说，你举的第一个例子，就是那个散点图，对于很多理工科的人来说，规律那是大大的有啊。举个最简单的例子，这个图可以看成是一个5 x 5矩阵，矩阵中的数值为每个网格中存在的点数，如下图所示：

8 5 4 6 9

6 5 2 3 6

4 7 5 4 3

1 8 5 1 6

1 3 3 1 3

计算一下这个网格的均值，为4.36，也就是说单个网格中平均有4.36个点。

既然是矩阵，那么对其做个奇异值分析看看，其奇异值为“23.28519 6.78553 3.35594 1.82084 0.42258”。嗯，这个矩阵不错，不是奇异矩阵，可以用来解矩阵方程，俺们喜欢！

咱们再直观的来看，如果我们对这个5 X 5 的数字矩阵进行平滑平均，即分别用1x1（实际就是矩阵本身）, 2x2, 3x3, 4x4, 5x5（即计算单个网格中的平均点数）的移动窗走一遍，如下图所示：

这张图上，俺使用相同的色标，即深蓝色为1，深棕色为9，当用1x1网格，也就是单看矩阵本身时，怎一“乱”字了得；2X2平滑以后呢，可以看出蓝色区域主要集中在底部，尤其是右下端，这就告诉俺们如果你想去点少点的地方，去右下角找就行了；再用大点的窗口平滑，3x3和4x4都告诉我们类似的信息。举个例子，好比咱们去看山，离远点看，这是一座山（5x5网格得出均值为4.36）；近点，山是连绵起伏的，有山峰，还有山谷；再近，再近，最跟前了，钻到树林里，迷路了，乱花渐欲迷人眼，你怎知身在此山中呢？

再换一个思路，比如说可以用上分形(Fractal)分析的概念，计算一下豪斯多夫维数(Hausdorff Dimesion)，结果大约为1，这说明了从整体上来说，这些个散点的分布接近白噪声分布。

再换个思路，用varigram分析，那内容就更多了。

呵呵，最后再举一例，还可以用频率域分析，比如小波分析。

其实，一个图形只要能转化成数字，那么就能得出很多规律。所以，俺觉得这个例子举得并不恰当，不过作者可能是从科普的角度谈这个问题吧。