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相似性方法具有相似预报和非参数算法的性质,例如在学习数据充足时能够充分利用数据,但反之则性能下降,得到的相似集合可能不具有代表性。由于非参数算法的“维数诅咒”,相似性方法的预报空间需要从原始的预报空间降维,这通常意味着利用预报经验直接筛选变量,此时可能引入主观因素。