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數(shù)據(jù)分析用到的數(shù)學(xué)建模方法

2025年01月04日 18:59

數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)學(xué)建模方法包括： 1. 主成分分析（PCA）：通過正交變換將分量相關(guān)的多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為分量不相關(guān)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(gè)觀測變量轉(zhuǎn)變?yōu)樯贁?shù)不相關(guān)的綜合變量。 3. 獨(dú)立成分分析（ICA）：是主成分分析和因子分析的延伸，在其他統(tǒng)計(jì)方法失效時(shí)仍能找出支持觀測數(shù)據(jù)的內(nèi)在因子。 4. 層次分析法（AHP）：是解決多目標(biāo)復(fù)雜問題的定性和定量相結(jié)合的計(jì)算決策權(quán)重的研究方法，通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)，確定各因素權(quán)重得出決策結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、聚類模型等。 7. 統(tǒng)計(jì)分析模型：包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹、時(shí)間序列分析等。 8. 最小二乘法模型：常用的數(shù)據(jù)擬合模型，可用于擬合線性或非線性數(shù)據(jù)。點(diǎn)擊前往免費(fèi)閱讀更多精彩小說

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