基本信息

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文档摘要

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多核学习驱动下的多标签特征降维算法深度剖析与创新实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在大数据时代，数据的规模和复杂性呈指数级增长，多标签数据广泛存在于众多领域，如生物信息学、图像识别、自然语言处理等。与传统的单标签数据不同，多标签数据中的每个样本可以同时属于多个类别，这种特性使得多标签数据蕴含了更丰富的信息，但也给数据处理带来了巨大的挑战。

以图像识别领域为例，一张图片可能同时包含“动物”“风景”“天空”等多个标签，如何准确地对这些多标签图像进行分类和分析，是一个极具挑战性的问题。在生物信息学中，基因表达数据往往具有多个功能标签，分析这些数据对于理解基因的功能和生物过程至关重要，但高维