简介：通过使用偏微分方程理论中的条件特征来解决多变量测试中的特征选择问题，等同于构建了决策特征核。同时还从相对宽泛的角度进行了概念界定，以对多变量检验结果进行求解，证明前者比后者更简单，并将多变量网络聚类方法与单变量网络聚类方法进行比较分析。
基于偏微分方程的多变量自适应优化
