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三种数据缺失下高维数据的变量筛选方法比较——基于数据模拟实验及基因选择实证的开题报告1.引言现代科学技术的发展带来了大量观测数据，高维数据的出现成为了许多研究领域中的常态。然而，对于高维数据的分析和建模，数据缺失问题会影响到模型的准确性和可靠性。本文主要基于数据模拟实验和基因选择实证，对比分析了三种不同的缺失数据情况下，高维数据的变量筛选方法。2.实验设计为了比较不同缺失数据情况下，变量筛选方法的差异，我们采用了数据模拟实验和基因选择实证两种方法。数据模拟实验：我们生成了模拟数据集，其中包含1000个样本
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