突破维度困境：改进高维非线性PLS回归方法及其多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，数据维度也日益增高，高维非线性数据在众多领域中广泛存在，如生物信息学、化学计量学、图像处理、金融数据分析等。这些领域的数据不仅包含海量的特征信息，而且变量之间往往呈现出复杂的非线性关系，传统的数据处理方法在面对此类数据时显得力不从心。例如，在生物信息学中，基因表达数据可能涉及成千上万的基因，这些基因之间的相互作用关系构成了复杂的非线性网络；在化学计量学中，分析仪器产生的高维数据，其特征与目标属性之间的关系并非简单的线性关系。因此，如何有效地处理高维非线性数据，从中