9.6N函数降维（最后的平均）

ofeisi_zeng 2023-01-12 14:43:59

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介绍了机器学习领域的常用的一些基本理论技术
22、降维与聚类技术的理论、实践与应用
本文系统介绍了降维与聚类技术的理论基础、实践方法及实际应用。内容涵盖主成分分析（PCA）、多维尺度分析（MDS）、Fisher判别分析等降维方法，以及K-均值、高斯混合模型（GMM）、层次聚类和自组织映射（SOM）等聚类算法。通过乳腺癌基因表达、软磁合金和登革热预后等多个数据集的Python实践任务，展示了降维与聚类在真实场景中的应用流程。文章还比较了不同算法的性能特点，并探讨了其在数据预处理、特征提取和模式识别中的综合应用，最后展望了与深度学习结合、多模态处理和可解释性提升等未来发展方向。
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