算法资料下载
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共 29 个算法 · 已配置资料 28 个
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No.129
资料已配置
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。
Word · 129-OPTICS-OPTICS-20260801-060927.docx
PDF · 129-OPTICS-OPTICS-20260801-060927.pdf
No.131
资料已配置
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。
Word · 131-SOM-自组织映射-20260801-060935.docx
PDF · 131-SOM-自组织映射-20260801-060935.pdf
No.132
资料已配置
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。
Word · 132-SPE-随机邻近嵌入-20260801-060938.docx
PDF · 132-SPE-随机邻近嵌入-20260801-060938.pdf
No.133
资料已配置
用于无监督聚类与样本分组，采用谱聚类发现数据结构、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 · 133-SpectralClustering-谱聚类-20260801-060942.docx
PDF · 133-SpectralClustering-谱聚类-20260801-060942.pdf
No.134
资料已配置
用于降维与低维表示，采用奇异值分解发现数据结构、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 · 134-SVD-奇异值分解-20260801-065145.docx
PDF · 134-SVD-奇异值分解-20260801-065145.pdf
No.135
资料已配置
用于降维与低维表示，采用t-SNE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 · 135-TSNE-t-SNE-20260801-072338.docx
PDF · 135-TSNE-t-SNE-20260801-072338.pdf
No.136
资料已配置
用于降维与低维表示，采用截断 SVD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 · 136-TSVD-截断 SVD-20260801-060953.docx
PDF · 136-TSVD-截断 SVD-20260801-060953.pdf
No.137
资料已配置
用于降维与低维表示，采用UMAP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 · 137-UMAP-UMAP-20260801-060957.docx
PDF · 137-UMAP-UMAP-20260801-060957.pdf
No.167
资料已配置
用于采用PCA 残差异常识别与大多数样本模式明显不同的异常观测，可用于质量检测、风险预警和数据清洗；异常阈值应结合业务场景判断。
Word · 167-PCA_OD-PCA 残差异常-20260801-061145.docx
PDF · 167-PCA_OD-PCA 残差异常-20260801-061145.pdf