基本信息

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文档摘要

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探秘稀疏样本自表达：解锁子空间聚类算法的潜力与创新

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，数据的维度也越来越高。高维数据广泛存在于机器学习、信号和图像处理、计算机视觉、模式识别、生物信息学等众多领域。例如，图像数据中每个像素点的颜色、亮度等信息构成了高维特征；视频数据包含了时间维度以及每一帧图像的高维特征；文本数据通过词向量表示后也具有很高的维度；生物信息学中的基因表达数据同样是高维数据的典型代表。然而，高维数据给数据分析和处理带来了巨大的挑战。一方面，高维数据增加了算法的计算时间和内存需求，使得数据处理变得极为困难且成本高昂。另一方面，高维数据容易受到噪声