基于谱聚类的混合流形学习算法：理论、改进与应用.docx
文本预览下载声明
基于谱聚类的混合流形学习算法：理论、改进与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，高维数据的处理成为众多领域面临的关键挑战。随着信息技术的飞速发展，从图像识别、生物信息学到数据挖掘和机器学习等诸多领域，数据维度不断攀升。高维数据虽蕴含丰富信息，但也带来了一系列棘手难题，即所谓的“维数灾难”。例如，在图像识别中，一张普通的彩色图像可能包含成千上万的像素点，每个像素点又具有多个颜色通道信息，这使得数据维度急剧增加；在生物信息学中，基因表达数据包含大量基因的表达水平信息，维度同样非常高。
“维数灾难”主要体现在数据稀疏性、计算复杂性和过拟合风险等方面
显示全部