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多元统计图视角下高维数据降维方法的探索与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下,数据呈现出爆炸式增长态势,高维数据在各个领域广泛涌现。在生物医学领域,基因芯片技术能够一次性检测成千上万个基因的表达水平,产生的基因表达数据维度极高,这些数据对于研究疾病的发生机制、诊断和治疗具有重要意义,但也给分析工作带来了巨大挑战。在图像识别领域,一幅普通的彩色图像就包含了大量像素点,每个像素点又具有多个颜色通道,如RGB三通道,使得图像数据的维度非常高,如何从这些高维图像数据中准确提取特征以实现高效的图像分类和识别,是该领域面临的关键问题。在金融领域,市场交易数据涵盖了众多的金
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