高维时空数据解析：稀疏聚类、关联分析在基因组学与神经影像学的创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，数据维度也越来越高，高维时空数据在众多领域中广泛出现。例如在智能交通系统中，通过遍布城市的传感器，每秒都在收集大量车辆的位置、速度、行驶方向等信息，这些数据不仅具有多个特征维度，还随着时间和空间的变化而动态更新，形成了高维时空数据。在环境监测领域，分布在不同地理位置的监测站点持续采集空气质量、温度、湿度等数据，这些数据在时间和空间维度上不断积累，同样构成了高维时空数据。

高维时空数据的分析对于理解复杂系统的行为和规律具有重要意义。通过对交通高维时