基本信息

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文档摘要

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基于PCA的医疗数据特征提取：原理、应用与优化探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，医疗领域产生的数据量呈爆发式增长，涵盖了电子病历、医学影像、基因检测、临床检验等多方面。这些海量数据中蕴含着丰富的信息，对疾病的诊断、治疗、预防以及医学研究意义重大。然而，原始医疗数据通常具有高维度、复杂性和噪声干扰等特点，这使得直接从中提取有价值的信息变得困难重重。比如，一张普通的医学影像可能包含数百万个像素点，一个基因表达数据集可能涉及数万个基因的表达水平，高维数据不仅会大幅增加计算量和存储需求，还容易引发“维数灾难”，导致数据分析和建模的效果不佳。

特征提取作为数据挖掘和机器