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针对决策者在面对几个分类结果时会有选择其中某一个结果的倾向性这一事实，提出了一种基于相关性的类偏好敏感决策树分类算法（CPSDT）。该算法引入了类偏好度、偏好代价矩阵等概念。为弥补在传统决策树构造过程
聚类，因子，判别，相关性分析教程，ddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd
发现法和批判性思维培养的相关性分析研究,曾进雯,张梅,在这个信息化的时代,知识优化选择和创新成为衡量大学生的标准之一。为了帮助学生在信息时代进行有效的知识选择与创新,降低大学
高碘摄入和自身免疫性甲状腺疾病的相关性研究，孙明玉，陈迪群，目的 探讨高碘摄入和自身免疫性甲状腺疾病的相关性。方法 通过尿中碘的砷铈催化分光光度测定方法检测106例GD患者、44例HT患者和233例�
基于相关性分析的癌症诊断，孙伟芳，，基因表达谱数据的高维数不仅导致癌症诊断正确率不高，而且影响诊断速度。本文采用秩和检验的统计方法进行降维，对降维后的数据由
利用CCCD-SHPB(Central Cracked Circular Disk-Split Hopkinson Pressure Bar)试验系统对花岗岩试件实施同一加载速率、不同温度下的纯I加载
不平衡数据集分类为机器学习热点研究问题之一，近年来研究人员提出很多理论和算法以改进传统分类技术在不平衡数据集上的性能，其中用阈值判定标准确定神经网络中的阈值是重要的方法之一。常用的阈值判定标准存在一定
基于M-Copula函数的沪深股市对称相关性研究，周丽年，王斌会，金融市场间的相关性分析是金融领域研究的重要内容，也是投资者进行实际投资关注的重要指标。本文介绍了M-Copula函数的相关概念及其�
本文对KDDCUP数据集有较详细的介绍，并详细讲解了数据相关性方面的知识。KDDCUP数据集在入侵检测方面的测试实验一直是比较成功的。
本文探讨了4.2向量组的线性相关性，并提供了相关的信息和示例。我们介绍了线性相关性的定义、判定条件和计算方法。通过深入研究，您将了解到线性相关性在向量组中的重要性以及如何应用它来解决实际问题。同时，我
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