基本信息

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文档摘要

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融合稀疏学习与超图低秩特性的属性选择算法研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆炸式增长，高维数据在数据挖掘、机器学习、计算机视觉、生物信息学等众多领域广泛涌现。例如在生物信息学中，基因表达数据常常包含成千上万的基因特征，这些高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但也给数据处理和分析带来了严峻的挑战。

高维数据处理面临着诸多难题。首先是“维数灾难”问题，随着数据维度的增加，数据在空间中的分布变得极为稀疏，导致传统的机器学习算法性能急剧下降，模型的训练时间大幅增加，泛化能力变差，就像在高维空间中寻找一个特定的数据点，犹如大海捞针一般困难。其次，高维数据中往往存在