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按题型、模型和关键词找相近题目。先看它用了什么模型，再决定自己怎么做。
以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
共 16 篇示例论文 · 第 1/2 页
核心模型：PCA / 回归预测
关键词：因素 / 回归
适合学习：★★★★☆
沿海城市背景下的统计分析题：用 regression / pca 完成「空气质量影响因素分析」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：PCA / SVM
关键词：分类 / 间隔
中西部县域背景下的分类题：用 svm / pca 完成「垃圾图像特征分类」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：DBSCAN / PCA
关键词：异常 / 聚类
适合学习：★★★☆☆
沿海城市背景下的聚类题：用 dbscan / pca 完成「交通卡口异常轨迹识别」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：K-Means / PCA
关键词：分群 / 画像
沿海城市背景下的聚类题：用 kmeans / pca 完成「游客消费行为分群」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的统计分析题：用 regression / pca 完成「空气质量影响因素分析」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的聚类题：用 dbscan / pca 完成「交通卡口异常轨迹识别」，重点练该题型的标准写法。
中西部县域背景下的聚类题：用 kmeans / pca 完成「游客消费行为分群」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：Logistic / PCA
关键词：分类 / 识别
沿海城市背景下的分类题：用 logistic / pca 完成「贷款违约风险判别」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：PCA / TOPSIS
关键词：方案 / 综合水平
沿海城市背景下的评价题：用 topsis / pca 完成「新能源汽车企业综合实力排序」，重点练该题型的标准写法。
核心模型：DBSCAN / K-Means / PCA
关键词：聚类 / 用户画像 / 降维 / 分类
先用 PCA 去掉相关消费指标的重复信息，再用 K-Means 分群并解释每类用户。
核心模型：熵权法 / 模糊综合评价 / PCA
关键词：水质 / 评价 / 主成分 / 模糊
用模糊综合评价给水质定级，用 PCA 找出主导污染因子。
核心模型：因子分析 / PCA
关键词：潜变量 / 问卷
沿海城市背景下的统计分析题：用 factor-analysis / pca 完成「大学生压力源因子分析」，重点练该题型的标准写法。