基于成对约束和稀疏表示的特征选择算法：原理、改进与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域所产生和积累的数据规模正以惊人的速度膨胀，高维数据已成为常态。无论是生物信息学中对海量基因数据的分析，还是图像识别领域处理高分辨率图像所涉及的众多像素特征，亦或是自然语言处理里文本所蕴含的丰富词汇和语义特征，都面临着数据维度急剧增加的问题。在机器学习与数据挖掘领域，高维数据的处理成为了一个关键挑战，而特征选择技术应运而生，它在解决高维数据相关问题中发挥着举足轻重的作用。

特征选择旨在从原始特征集中挑选出最具代表性、最相关的特征子集，摒弃那些冗余、不相关的特征。这一过程