在数学建模的世界里，掌握几种基础且实用的模型至关重要。今天，就让我们一起探索五种在论文建模中常用的模型吧！🔍

第一种是线性回归模型.Linear regression model 📈，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来预测结果。在经济、金融等领域有着广泛的应用。💡

第二种是逻辑回归模型.Logistic regression model 📉，虽然名字中有“回归”二字，但它实际上是一个分类算法。用于预测离散结果，如二分类问题。🎯

第三种是决策树模型.Decision tree model 🌲，这种模型能够直观地展示决策过程，并通过递归划分数据集来实现预测。适用于各种场景，从医疗诊断到客户细分。/Branching out to various applications.

第四种是聚类分析.Cluster analysis 🔍，这是一种无监督学习方法，用于将数据点分组到不同的类别中。在市场细分和社交网络分析中非常有用。👥

最后一种是时间序列分析.Time series analysis ⏳，这种模型专门处理随时间变化的数据，帮助我们预测未来的趋势。在股票市场预测、气象预报等领域大放异彩。📈

以上就是数学建模中常用的五种模型。掌握了这些模型，你就能更高效地进行论文建模，解决实际问题了。🚀

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