预处理优先：通过 “特征选择 / 降维” 减少冗余，“样本增强” 扩充数据，为建模打基础；模型适配：从 “传统模型” 到 “深度学习 / 元学习” 再到 “大模型 PEFT”，按需选择，避免过度复杂；评估严谨：用 “分层 K 折交叉验证” 确保结果可靠，不被单一数据划分误导；领域结合：优先用 “领域专用模型 / 数据增强策略”，让方法适配数据特性，而非 “一刀切”。

预处理优先：通过 “特征选择 / 降维” 减少冗余，“样本增强” 扩充数据，为建模打基础；模型适配：从 “传统模型” 到 “深度学习 / 元学习” 再到 “大模型 PEFT”，按需选择，避免过度复杂；评估严谨：用 “分层 K 折交叉验证” 确保结果可靠，不被单一数据划分误导；领域结合：优先用 “领域专用模型 / 数据增强策略”，让方法适配数据特性，而非 “一刀切”。

当数据维度极高（如万维基因数据、图像像素）时，深度学习的可自动捕捉复杂模式，但需通过正则化、迁移学习缓解小样本问题。

摘要：高维小样本数据处理方法指南 本文系统梳理了高维小样本数据(HDSS)的处理方法，重点解决维度远大于样本量带来的维度灾难、过拟合和数据稀疏三大挑战。文章从数据预处理、特征工程和样本增强三方面提出解决方案： 数据清洗采用多重插补和标准化处理缺失值与量纲问题； 特征选择通过过滤式、包裹式和嵌入式三类方法保留关键特征； 降维技术包括PCA等线性方法和UMAP等非线性方法； 样本增强采用SMOTE和数

World Digital Library（https://www.wdl.org/）：联合国教科文组织和美国国会图书馆合作创建的数字图书馆，提供免费的历史文献、地图、照片和录音等资源。MIT OpenCourseWare（https://ocw.mit.edu/）：麻省理工学院提供的开放课程平台，提供免费的课程材料，包括讲义、作业和视频讲座等。Data.gov（https://www.data.

World Digital Library（https://www.wdl.org/）：联合国教科文组织和美国国会图书馆合作创建的数字图书馆，提供免费的历史文献、地图、照片和录音等资源。MIT OpenCourseWare（https://ocw.mit.edu/）：麻省理工学院提供的开放课程平台，提供免费的课程材料，包括讲义、作业和视频讲座等。Data.gov（https://www.data.