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
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
英伟达
Anthropic
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
开发者
蛋白质
腾讯
LLM
生成式
苹果
Claude
神经网络
Agent
AI新词
3D
机器学习
AI for Science
研究
生成
xAI
人形机器人
AI视频
计算
Sora
GPU
AI设计
百度
华为
工具
搜索
大语言模型
具身智能
场景
RAG
字节跳动
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
架构
Copilot
DeepMind
模态
安全