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No.109
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用于建立灰色预测，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Word · 109-GM(1,N)-灰色预测-20260801-060806.docx
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No.110
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用于建立灰色预测，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Word · 110-GM(2,1)-灰色预测-20260801-060813.docx
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No.111
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用于建立灰色 Markov 修正，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Word · 111-GreyMarkov-灰色 Markov 修正-20260801-060817.docx
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No.112
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用于建立非齐次离散灰色，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Word · 112-NDGM-非齐次离散灰色-20260801-060821.docx
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No.113
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用于建立灰色 Verhulst，适合小样本或信息不完全条件下的趋势拟合与预测，可辅助查看模型拟合和预测结果；使用前应检查序列特征是否符合方法假设。
Word · 113-Verhulst-灰色 Verhulst-20260801-060824.docx
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No.114
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用于无监督聚类与样本分组，采用BIRCH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。
Word · 114-BIRCH-BIRCH-20260801-065141.docx
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No.115
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用于无监督聚类与样本分组，采用密度聚类发现数据结构、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。
Word · 115-DBSCAN-密度聚类-20260801-060832.docx
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No.116
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用于无监督聚类与样本分组，采用模糊 C 均值发现数据结构、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。
Word · 116-FCM-模糊 C 均值-20260801-060835.docx
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No.117
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用于无监督聚类与样本分组，采用高斯混合模型发现数据结构、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。
Word · 117-GMM-高斯混合模型-20260801-060839.docx
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No.118
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用于无监督聚类与样本分组，采用HDBSCAN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。
Word · 118-HDBSCAN-HDBSCAN-20260801-060843.docx
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No.119
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用于无监督聚类与样本分组，采用层次聚类发现数据结构、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。
Word · 119-Hierarchical-层次聚类-20260801-060846.docx
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No.120
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用于无监督聚类与样本分组，采用ISODATA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。
Word · 120-ISODATA-ISODATA-20260801-060854.docx
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No.121
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用于降维与低维表示，采用Isomap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。
Word · 121-Isomap-Isomap-20260801-060857.docx
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No.122
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用于无监督聚类与样本分组，采用K-均值聚类发现数据结构、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。
Word · 122-KMeans-K-均值聚类-20260801-060901.docx
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No.123
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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。
Word · 123-KMedoids-K-中心点-20260801-060905.docx
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No.124
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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。
Word · 124-KPCA-核主成分-20260801-060909.docx
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No.125
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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。
Word · 125-LLE-局部线性嵌入-20260801-060912.docx
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No.126
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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。
Word · 126-MDS-多维尺度-20260801-060916.docx
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No.127
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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。
Word · 127-MeanShift-MeanShift-20260801-060919.docx
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No.128
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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。
Word · 128-NMF-非负矩阵分解-20260801-060923.docx
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