因子分析/后如何聚类？并且数据通过了Bartlett球度测试(p如何通过句法分析-3/句子情感算法例如何通过句法分析句子情感 。2.分析目的根据短视频平台分析调查的数据进行聚类，由于分析中条目太多，所以首先使用因子分析对得到的因子得分-进行聚类 。
1、机器学习的方法有哪些?机器学习中常用的方法有:(1)归纳学习符号归纳学习:典型的符号归纳学习包括样例学习和决策树学习 。功能归纳学习(发现学习):典型的功能归纳学习包括神经网络学习、样例学习、发现学习和统计学习 。(2)演绎学习(3)类比学习:典型的类比学习是案例(例)学习 。(4) 分析学习:典型分析学习包括解释学习和宏操作学习 。扩展资料:常见的机器学习算法: 1、决策树算法决策树及其变体是一种算法，它将输入空间划分为不同的区域，每个区域都有独立的参数 。
首先将样本分成不同的子集，然后进行分割和递归，直到每个子集得到相同类型的样本 。从根节点到子树再到叶节点 ， 就可以得到预测类别 。该方法具有结构简单、数据处理效率高的特点 。2.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是分类 算法的一种 。它不是单个的算法，而是一系列的算法，它们都有一个共同的原则，那就是分类的每一个特征都与其他任何特征的值无关 。
2、【硬核技术文】研发绩效,AI 算法的完美舞台【分类算法 案例分析,matlab优化算法案例分析】作者|胡玉龙，清华大学博士后，智能团队核心成员，AI 算法应用专家，创始团队 ， 拥有深厚的技术R
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