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快速与增量式数据降维算法：原理、应用与优化研究
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，数据维度也日益攀升。以图像识别领域为例，一幅普通的彩色图像，若按照常见的RGB色彩模式，每个像素点就包含红、绿、蓝三个通道值，倘若图像分辨率为1920×1080，那么其特征向量维度将高达1920×1080×3，数据量极为庞大。在生物信息学的基因测序研究中，涉及的基因变量维度可轻松达到数十万甚至数百万，如此高维的数据给传统的数据处理与分析方法带来了严峻挑战。
高维数据处理面临着诸多困境。从计算角度来看，随着数据维度的增加，计算复杂度呈指数级上升。许多数
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