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多维数据预测中变量选择方法的探索与实践:理论、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今大数据时代,数据以前所未有的速度增长,且呈现出高度的复杂性和多样性,多维数据已成为数据的主要存在形式。多维数据包含了多个变量或特征,这些变量相互关联、相互影响,蕴含着丰富的信息,广泛应用于各个领域,如金融领域中股票价格预测需要考虑宏观经济指标、行业动态、公司财务状况等多个维度的数据;医疗领域中疾病预测涉及患者的症状、病史、基因数据、生活习惯等多方面因素;工业制造领域中产品质量预测与原材料特性、生产工艺参数、设备运行状态等多维数据相关。对多维数据进行准确预测,能够为各领域的决策提供有力支持,帮助企
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