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  1. 文本引用
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PCA目的/作用
主成分分析算法(PCA)是最常用的线性降维方法,它的目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中,并期望在所投影的维度上数据的信息量最大(方差最大),以此使用较少的数据维度,同时保留住较多的原数据点的特性。PCA降维的目的,就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下,对原始特征进行降维,也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上,使降维后信息量损失最小。
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「lanyuelvyun」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/82384179

  1. 代码引用
    hello world
  geom_point(mapping = aes(x= displ,y = hwy))+
  facet_wrap(~ cyl)
  • 只有一行 ``,在`之间插入代码
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