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文档简介

量机(SVM)、随机森林、逻辑回归等。这些算法在信用评分、垃圾不同类别间的数据尽可能不同。常见的聚类算法包括Kmeans、层次DaviesBouldin指数等指标来评估聚类效果。回归算法的准确性可以用于小规模数据集。常见的K近邻算法有KNN、IBK等。诸多问题需要解决。未来研究方向包括：1)提高算法的鲁棒性和自适应性，以应对复杂多变的数据环境；2)研究新型特征工程技术，以提高算法对不同类型数据的处理能力；3)探索更高效的算法优化策略，以减少计算复杂度和提高分类效率；4)结合深度学习等先进SVM的优点是可以处理高维数据和线性不可分的数据集，但缺点是对K近邻法：K近邻法是一

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