文章来源 2021年全国大学生研究生数学建模竞赛优秀论文集合,B题,文章编号:B21100130067
常见的有三种,皮尔森相关系数,肯德尔相关系数,斯皮尔曼相关系数,知乎解释
文章中主要提到了两类,基于EM的GMM聚类,K-means聚类
K-means聚类算法
GMM聚类算法
论文中提到的将22维的数据进行降维处理,判断降维后的数据是否容易进行聚类,进而推论出高维是否容易聚类,提到的算法是t-SNE t-SNE算法
文中使用的是XGBoost算法,论文中的第三问和第四问都是用的这个算法,使用时候,作者将数据进行纵向合并,数据集划分等操作,同时由于输入的维度过高,达到22维,而输出维度很低,还通过了输入特征与输出值的相关性,将维度进行降低,提出相关性不高的特征,最后图像看起来很好。XGBoost算法讲解
该系列文章主要是为了整理数模中常用的方法,仅仅作为记录,其中提供的很多链接也是为了方便以后自己回过头来的学习。