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文档摘要

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局部线性嵌入降维算法：原理、应用与优化探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆炸式增长，数据维度也随之不断攀升。高维数据在诸如图像识别、生物信息学、金融数据分析等众多领域广泛存在。以图像识别领域为例，一张普通的彩色图像，若分辨率为1080×720像素，每个像素点由RGB三个颜色通道表示，那么该图像的数据维度将高达1080×720×3=2332800维。在生物信息学中，基因表达数据可包含成千上万个基因的表达量，其维度同样十分可观。然而，高维数据的处理面临着诸多严峻挑战。

首当其冲的便是“维数灾难”问题。随着数据维度的增加，数据在空间中的分