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线性回归模型
线性回归模型是统计学中最为基础和常用的数据分析模型之一，它通过建立一个线性方程来描述因变量与自变量之间的关系，在回归分析中，我们通常使用最小二乘法来估计模型的参数，以实现预测和解释的目的。
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逻辑回归模型
逻辑回归模型是一种广义线性模型，主要用于分类问题，它通过求解Sigmoid函数的参数，将原始的线性方程转换为概率形式，从而实现对样本的分类。
决策树模型
决策树模型是一种基于树状结构的分类与回归模型，它通过将数据集划分为多个子集，并对每个子集进行分类或回归，最终形成一棵树状结构，决策树模型在处理复杂问题、非线性关系以及缺失值等方面具有较好的性能。
支持向量机（SVM）
支持向量机是一种基于核函数的线性分类器，它通过寻找最优的超平面，将数据集划分为两个类别，SVM在处理高维数据、非线性关系以及小样本学习等方面具有显著优势。
K-近邻（KNN）
K-近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算每个测试样本与训练集中所有样本之间的距离，并选择距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别进行预测。
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K-均值聚类算法
K-均值聚类算法是一种基于距离的聚类方法，它通过迭代计算每个样本的质心，并不断更新质心，直至收敛，K-均值聚类算法在处理无标签数据、高维数据以及非球形聚类等方面具有较好的性能。
层次聚类算法
层次聚类算法是一种基于树状结构的聚类方法，它通过合并距离最近的两个聚类，逐步形成一棵树状结构，层次聚类算法在处理复杂聚类问题、聚类数量不确定等问题具有较好的性能。
主成分分析（PCA）
主成分分析是一种降维方法，通过将原始数据投影到低维空间，以提取数据中的主要信息，PCA在处理高维数据、减少数据冗余以及可视化等方面具有广泛应用。
因子分析
因子分析是一种多变量统计分析方法，通过将多个变量分解为少数几个不可观测的因子，以揭示变量之间的内在联系，因子分析在处理数据冗余、简化模型等方面具有显著优势。
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时间序列分析
时间序列分析是一种处理和分析时间序列数据的方法，它通过建立数学模型，对时间序列数据进行预测、滤波、分解等操作，以揭示时间序列数据的内在规律。
十种模型是数据分析领域中常用的经典模型，它们在各个领域都得到了广泛应用，在实际应用中，我们可以根据问题的特点和数据的特点，选择合适的模型进行数据分析，随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据分析领域还会涌现出更多新颖的模型和算法。
标签： #常用的数据分析模型有哪些多选题
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