10 2022 档案
摘要：PCA是一种无监督学习的多元统计分析方法，提取多元事物是主要因素揭示其本质特征 D(经过预处理白数据)→SD(对数据进行拉伸)→RSD(对数据进行旋转)→D' 数据拉伸方向为方差变化的最大方向：左乘一个S矩阵 S= 旋转角度为方差最大的角度：在旋转数据后左乘一个R矩阵 R= 协方差矩阵的特征向量就是
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摘要：1箱线图 用于显示数据分散情况 2小提琴图+箱线图 不仅显示数据分散情况，同时体现数据的分布。 3每个样品数据的直方图 4每个样品数据的密度图 5合在一起的密度图 只要把某个变量（这里为样品种类）映射到这个图形属性上，集合对象会自动按这个变量进行拆分 6散点图矩阵 用散点图矩阵显示样本之间的相关性
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摘要：开篇语 假设检验，相信大伙儿或多或少都接触过，比如你的实验有两组（实验组、对照组）数据，你要分析一下它们之间的差异，那么假设检验是怎么也绕不过去的步骤。反正你不想做，你导师也会要求你做的，你导师不要求，你投稿时，那些reviewers也会要求你做的…… 既然躲不开绕不去，那我们也不用怕它，小编今天就
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