基本信息

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文档摘要

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高维之境：密度聚类算法的挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与动机

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，数据维度也不断攀升，高维数据在生物信息学、金融分析、图像识别、社交网络分析等众多领域中广泛涌现。在生物信息学领域，基因表达数据常常包含成千上万的基因作为特征维度，通过对这些高维基因数据的分析，科研人员试图揭示基因与疾病之间的潜在关系，为疾病的诊断、治疗和预防提供关键依据。在金融市场中，高维数据涵盖了各种金融指标，如股票价格、利率、汇率、成交量等，以及宏观经济数据和企业财务数据等多个维度，这些数据对于金融机构和投资者进行风险评估、投资决策以及市场趋势预测至关重要。图像识别领域的图像数