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探索线性投影分析算法：原理、比较与多元应用
一、引言
1.1研究背景
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量呈爆炸式增长，数据维度不断增加。在计算机视觉、模式识别、生物信息以及医学图像处理等众多领域，高维数据的处理成为了一个极具挑战性的问题。数据并非维数越高越好，高维数据往往包含大量噪声以及冗余信息，这不仅会增加计算的复杂性，还可能导致模型的过拟合，使得模型的泛化能力下降，难以准确地对新数据进行预测和分析。例如，在图像识别中，一幅高分辨率的图像可能包含成千上万的像素点，每个像素点都可以看作是一个特征维度，这些维度之间可能存在着复杂的相关性和冗余性，给后续的图像分类、目标检测等任务带来了巨大的
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