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缺失数据情境下的降维方法与模型深度剖析
一、引言
1.1研究背景与意义
在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据量呈爆发式增长，数据维度也随之不断攀升。在实际的数据分析过程中，数据缺失是一个极为普遍的现象。例如在医疗领域，电子健康档案（EHR）数据常因设备故障、患者信息未完全提供等原因出现关键变量缺失；在生物信息学研究里，基因表达谱数据可能由于实验误差导致部分基因数据缺失。数据缺失的成因复杂多样，涵盖数据采集时设备的故障、人为疏忽，数据传输中的丢失，以及数据处理阶段的错误等。
数据缺失会对数据分析和建模造成诸多不良影响。从数据质量层面来看，缺失值的存在降低了数据集的整体质量，破坏了数据的完
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