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文档摘要

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超高维线性模型下特征筛选方法的多维度探究与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据的规模和维度以前所未有的速度增长。从生物医学领域的基因表达数据，到金融领域的市场风险评估数据，再到互联网领域的用户行为数据等，超高维数据已成为各领域研究和应用的常态。超高维线性模型作为处理这类数据的重要工具，在数据分析、预测和决策中发挥着关键作用。

超高维线性模型能够捕捉数据中复杂的线性关系，为解释和预测提供了有力的手段。在基因表达数据分析中，研究人员可以通过超高维线性模型探究基因与疾病之间的关联，从而为疾病的诊断、治疗和预防提供科学依据。在金融市场风险评估中，该模型可以综合考虑众多金融指标