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No.132

SPE-随机邻近嵌入

用于降维与低维表示，采用随机邻近嵌入发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.131

SOM-自组织映射

用于无监督聚类与样本分组，采用自组织映射发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

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No.129

OPTICS-OPTICS

用于无监督聚类与样本分组，采用OPTICS发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.128

NMF-非负矩阵分解

用于降维与低维表示，采用非负矩阵分解发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.127

MeanShift-MeanShift

用于无监督聚类与样本分组，采用MeanShift发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

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No.126

MDS-多维尺度

用于降维与低维表示，采用多维尺度发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

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No.125

LLE-局部线性嵌入

用于降维与低维表示，采用局部线性嵌入发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.124

KPCA-核主成分

用于降维与低维表示，采用核主成分发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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No.123

KMedoids-K-中心点

用于无监督聚类与样本分组，采用K-中心点发现数据结构、压缩特征或辅助可视化，适合没有明确目标变量的探索性分析；结果受参数设置和数据标准化方式影响。

更新：2026-07-29¥10.00

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