基于图的半监督维数约减算法：理论、实践与前沿探索.docx

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2025-10-11 发布于上海
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基于图的半监督维数约减算法：理论、实践与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据规模呈现出爆炸式增长，数据维度也不断攀升，高维数据处理成为众多研究和应用的关键问题。例如，在生物信息学领域，基因表达数据可能包含成千上万的基因特征，用以描述生物样本的特性；在图像识别任务中，一幅普通的图像经数字化处理后，会形成包含大量像素点信息的高维向量，每个像素点的颜色、亮度等属性构成了数据的维度。

高维数据虽然蕴含着丰富的信息，但也带来了诸多挑战。一方面，随着维数的增加，数据在空间中的分布变得愈发稀疏，这就是所谓的“维数灾难”。在低维空间中紧密相邻的数据点，在高维空