多维偏好分析的应用:基于PCA和KMeans的数据降维与模式识别
多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的
多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的
前列腺癌(PCa)是全球男性发病率位居第二的恶性肿瘤。最新报告的中国年龄标准化发病率为13.42/100,000,现已跃居中国男性泌尿系统恶性肿瘤首位。随着我国PSA筛查的逐步普及,早期PCa的检出率不断升高。PSA筛查的目的是通过早期发现疾病以降低PCa的死