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No.002
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用于对多个相关指标进行主成分分析，通过降维提取能够代表原始信息的综合成分，适合指标压缩、综合评价和后续建模前的数据处理。
Word · 2-主成分分析PCA-20260801-062603.docx
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No.015
资料整理中
集成多种聚类与降维方法，用于发现样本分组结构、压缩高维特征并辅助可视化，适合探索性分析和建模前处理。
No.064
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用于主题发现与文档聚类，可对文本数据进行特征表示、训练或分析并输出相应结果，适合评论、问卷开放题和文档语料；具体模型参数与评价指标以软件界面为准。
Word · 64-LDA-主题模型-20260801-062945.docx
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No.066
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用于主题发现与文档聚类，可对文本数据进行特征表示、训练或分析并输出相应结果，适合评论、问卷开放题和文档语料；具体模型参数与评价指标以软件界面为准。
Word · 66-NMF_Topic-NMF 主题模型-20260801-062953.docx
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No.072
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用于主题发现与文档聚类，可对文本数据进行特征表示、训练或分析并输出相应结果，适合评论、问卷开放题和文档语料；具体模型参数与评价指标以软件界面为准。
Word · 72-Top2Vec-主题模型-20260801-070147.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
PDF · 116-FCM-模糊 C 均值-20260801-060835.pdf
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
PDF · 117-GMM-高斯混合模型-20260801-060839.pdf
No.118
资料已配置
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
PDF · 118-HDBSCAN-HDBSCAN-20260801-060843.pdf
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
PDF · 119-Hierarchical-层次聚类-20260801-060846.pdf
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
PDF · 120-ISODATA-ISODATA-20260801-060854.pdf
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
PDF · 122-KMeans-K-均值聚类-20260801-060901.pdf
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
PDF · 124-KPCA-核主成分-20260801-060909.pdf
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
PDF · 125-LLE-局部线性嵌入-20260801-060912.pdf
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
PDF · 126-MDS-多维尺度-20260801-060916.pdf
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
PDF · 127-MeanShift-MeanShift-20260801-060919.pdf
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
PDF · 128-NMF-非负矩阵分解-20260801-060923.pdf