分析框架
多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。 在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。 本文本将研究采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维分析和模式识别。
12/27/2024 2:53:18 PM
Everton Gomede, PhD
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
AI绘画
DeepSeek
机器人
数据
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
GPT
开源
微软
AI创作
Meta
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
算法
Gemini
蛋白质
生成式
芯片
代码
神经网络
腾讯
英伟达
计算
研究
Sora
AI for Science
AI设计
3D
机器学习
GPU
开发者
场景
Anthropic
华为
预测
伟达
Transformer
深度学习
模态
百度
AI视频
苹果
驾驶
文本
搜索
xAI
神器推荐
人形机器人
Copilot
LLaMA
具身智能
算力
安全
大语言模型
应用
视频生成
科技
字节跳动
Claude
干货合集
视觉
2024
AGI
特斯拉
亚马逊
架构
语音