距离加权判别模型在高维及不平衡多分类问题中的适应性与优化策略研究.docx
文本预览下载声明
距离加权判别模型在高维及不平衡多分类问题中的适应性与优化策略研究
一、引言
1.1研究背景与动机
在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，高维及不平衡多分类问题愈发普遍，成为众多领域亟待解决的关键挑战。这些问题广泛存在于生物信息学、医学诊断、金融风险评估、图像识别、文本分类等实际场景中，对精准决策和有效分析造成了严重阻碍。
在生物信息学领域，随着高通量技术的迅猛发展，基因表达数据的维度急剧增加，常常包含成千上万的基因特征。与此同时，不同疾病类别或生物状态的样本数量往往极不均衡。例如在癌症诊断中，正常样本数量可能远远超过癌症样本，而癌症样本中不同亚型的样本数量也存在显著差异。这种高维及不平衡的
显示全部