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基于数据相关性的代价敏感特征选择：方法、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在大数据时代，数据量呈指数级增长，数据维度也不断增加。例如，在生物信息学领域，基因测序技术的发展使得对生物样本的基因数据采集能够达到海量规模，每个样本可能包含数以万计的基因特征；在互联网领域，电商平台每天都会产生大量的用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、有哪些信誉好的足球投注网站关键词等，这些数据维度繁多，涵盖了用户的各种行为特征。这种数据量和维度的剧增为数据分析和机器学习带来了巨大的挑战。

一方面，高维度的数据会导致“维度灾难”问题。随着维度的增加，数据在空间中的分布变得越来越稀疏，数据之间的距离度量