基于ElasticNetLogistic回归的快速多因子降维算法研究与实践

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据规模和复杂性呈爆炸式增长，高维数据处理成为众多领域面临的关键挑战。高维数据，通常是指数据集中特征数量众多的情况，在生物信息学、金融分析、图像识别、文本处理等领域广泛存在。例如在生物信息学中，基因表达数据可能包含成千上万的基因作为特征，用于研究疾病与基因之间的关系；金融领域的风险评估数据，涵盖各种经济指标、市场波动数据等多维度特征，以预测金融风险。

高维数据处理面临着诸多难题。一是计算复杂度急剧增加，随着特征维度的上升，许多传统的数据分析算法计算量呈指数级增长，对计算