基本信息

---

下载

文档摘要

---

探索流形学习：原理、算法与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，高维数据的处理和分析成为众多领域面临的关键挑战。随着信息技术的飞速发展，数据的维度不断增加，如在生物信息学中，基因表达数据的维度可达数千甚至上万维；在图像识别领域，一幅高分辨率图像所包含的像素信息也构成了高维数据。高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但同时也带来了诸多问题，其中最为突出的便是“维度灾难”。在高维空间中，数据点变得稀疏，传统的距离度量方法失去了有效性，导致计算复杂度大幅增加，机器学习算法的性能急剧下降，出现过拟合等问题。为了有效解决高维数据带来的难题，流形学习应运而生。

流