基本信息

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文档摘要

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空间高维信息可视化中降维方法的比较与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据获取能力不断提升，产生的数据规模急剧膨胀，维度也日益增多，高维数据已成为数据的常见形态。在机器学习领域，图像数据若以像素点作为特征维度，一张普通的彩色图像便可能涉及成千上万的维度，这使得传统机器学习算法在处理时面临巨大挑战，如计算复杂度大幅增加，模型训练时间呈指数级增长，难以实现实时处理。在生物信息学中，基因表达数据的维度可高达数万，数据在高维空间中分布极为稀疏，样本间的距离度量变得困难，传统的相似性度量方法效果不佳，导致数据的分析与建模准确性受到严重影响。

高维数据的存在还