基本信息

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文档摘要

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高维标注受限数据下的特征与样本选择策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，并且数据的维度不断增加，高维数据在众多领域中广泛存在，如生物信息学、金融分析、图像识别、自然语言处理等。与此同时，获取高质量的标注数据往往面临诸多挑战，包括标注成本高昂、标注过程耗时费力以及需要专业领域知识等，这使得标注数据受限成为常见问题。例如，在生物信息学领域，基因序列数据的维度可高达数万维，而对这些基因数据进行功能标注需要大量专业生物学家耗费大量时间和精力，标注成本极高，导致标注数据相对有限。在医学图像分析中，对医学影像进行准确的病灶标注需要专业医生凭借丰富的经验和