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基于ElasticNetLogistic回归的快速多因子降维算法研究与实践
一、引言
1.1研究背景
在当今数字化时代,数据规模和复杂性呈爆炸式增长,高维数据处理成为众多领域面临的关键挑战。高维数据,通常是指数据集中特征数量众多的情况,在生物信息学、金融分析、图像识别、文本处理等领域广泛存在。例如在生物信息学中,基因表达数据可能包含成千上万的基因作为特征,用于研究疾病与基因之间的关系;金融领域的风险评估数据,涵盖各种经济指标、市场波动数据等多维度特征,以预测金融风险。
高维数据处理面临着诸多难题。一是计算复杂度急剧增加,随着特征维度的上升,许多传统的数据分析算法计算量呈指数级增长,对计算
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