基于SIS权的超高维自适应LASSO算法：原理、性能与应用探索.docx

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2025-10-12 发布于上海
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基于SIS权的超高维自适应LASSO算法：原理、性能与应用探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数据驱动的时代，高维数据广泛存在于众多领域，如生物信息学、金融数据分析、图像识别、气象预测等。随着科技的迅猛发展，数据采集和存储技术不断进步，数据的维度急剧增加，这使得高维数据处理成为一个极具挑战性的问题。例如，在生物信息学中，基因表达谱数据包含成千上万的基因，每个基因都可以看作是一个维度；在金融领域，对市场风险的评估需要考虑众多的经济指标和市场因素，这些因素构成了高维数据。

高维数据处理面临诸多难题，其中最为突出的是“维度灾难”问题。随着数据维度的增加，数据在高维空间中的分布变得极为稀