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數據分析用到的數學建模方法
2025年01月04日 18:59
數據分析中常用的數學建模方法包括：
1. 主成分分析（PCA）：通過正交變換將分量相關的多個變量轉化為分量不相關的綜合變量，在變換過程中變量方差不變，并以方差遞減形式對綜合變量排序。
2. 因子分析（FA）：是主成分分析的推廣，將原始變量通過一些公共因子變量來表示，用于將多個觀測變量轉變為少數不相關的綜合變量。
3. 獨立成分分析（ICA）：是主成分分析和因子分析的延伸，在其他統計方法失效時仍能找出支持觀測數據的內在因子。
4. 層次分析法（AHP）：是解決多目標復雜問題的定性和定量相結合的計算決策權重的研究方法，通過構建層次結構，確定各因素權重得出決策結果。
5. TOPSIS 法：基于距離和相似性度量的多屬性決策方法，通過比較備選方案與理想解的相似性和距離來評估和排序。
6. 回歸模型、決策樹模型、神經網絡模型、聚類模型等。
7. 統計分析模型：包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、時間序列分析等。
8. 最小二乘法模型：常用的數據擬合模型，可用于擬合線性或非線性數據。
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