高维数据特征选择算法：原理、应用与前沿探索.docx

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2025-09-30 发布于上海
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高维数据特征选择算法：原理、应用与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，各领域产生和收集的数据量呈爆炸式增长，数据维度不断攀升，高维数据已成为数据的主要存在形式。从生物信息学领域的基因表达谱数据，到金融市场分析中的海量交易数据，再到图像识别中的图像特征向量以及文本挖掘里的文本词汇特征，高维数据无处不在。在生物信息学中，基因表达数据集可能包含成千上万的基因作为特征，用于疾病预测和药物研发等研究；金融领域为了精准分析市场趋势、评估风险，需要处理包含众多经济指标、交易数据等维度的数据；图像识别任务里，为了准确识别图像内容，需提取大量图像特征，导致数据维度极高；文本