()是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。

k-means算法中确定簇的数量这个超参数时，可以使用Elbow方法

k-means算法的典型计算步骤包括

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种降维算法，适用于文本建模

NMF(Non-negative Matrix Factorization)是一种降维算法，它的特点包括

LSA(Latent Semantic Analysis)是一种自然语言处理算法，通过矩阵的奇异值分解到达聚类的目的

PCA(Principal Component Analysis)算法通过计算特征之间的相关性，以少量的特征表示具有较多特征的数据，降低多特征数据分析的复杂度

KNN(K-Nearest Neighbor)算法由于需要同时存储大量的已知标签数据，故其一般不适合处理大规模的训练数据

使用KNN(K-Nearest Neighbor)算法解决分类问题的步骤包括

随机森林算法利用多个决策树模型，对结果进行表决，以获得比单个决策树更高的预测精度

朴素贝叶斯是一种基于概率进行预测的算法，在实践中被用于解决分类问题