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文档摘要

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低秩稀疏表示模型：原理、算法与多元应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，其规模、维度和复杂性不断攀升。从互联网上的海量文本、图像、视频数据，到生物医学领域的基因序列、蛋白质结构数据，再到金融行业的交易记录、市场行情数据等，如何高效、准确地处理和分析这些高维、复杂数据，成为众多领域面临的关键挑战。

传统的数据处理方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，在面对简单的数据结构时，能够有效地实现数据降维、特征提取等任务。然而，当数据维度急剧增加且结构变得复杂时，这些传统方法暴露出诸多局限性。例如，PCA在