高通量数据特征选择算法：原理、应用与前沿探索.docx

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2025-10-14 发布于上海
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高通量数据特征选择算法：原理、应用与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，高通量数据已成为众多领域研究和应用的核心。高通量数据通常具有大规模、高维度和复杂性等特点，广泛应用于生物信息学、医学诊断、金融分析、图像识别、工业制造等多个领域。以生物信息学为例，高通量测序技术的飞速发展，使得科研人员能够在短时间内获取海量的基因数据，这些数据为揭示生命奥秘、攻克疑难病症提供了前所未有的机遇。然而，高维度的特征空间也带来了一系列挑战，如计算资源的极大消耗、模型训练时间的大幅增加以及模型的过拟合风险显著上升等，严重制约了数据分析的效率和准确性。

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