<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[gule456的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/gule456</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gule456]]></copyright><item><title><![CDATA[终于搞懂协方差了]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gule456/article/details/105281896</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gule456/article/details/105281896</guid><author>gule456</author><pubDate>Thu, 02 Apr 2020 23:05:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载于：http://bbs.mathchina.com/cgi-bin/topic.cgi?forum=5&amp;topic=14444（感谢原作者）协方差的意义
在概率论中，两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况：
当 X, Y 的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有： X 越大  Y 也越大， X 越小  Y 也越小，这种情况，我们称为“正相关”。
当X, Y ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R语言 PCA]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/gule456/article/details/105265325</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/gule456/article/details/105265325</guid><author>gule456</author><pubDate>Thu, 02 Apr 2020 11:21:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[R语言 PCA
1、关键点
综述：主成分分析 因子分析 典型相关分析，三种方法的共同点主要是用来对数据降维处理的从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
#主成分分析 是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法
主成分分析是一种通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法，这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，他们通常表示为原始变量的线性组合。
2、函数总结
#R中作...]]></description><category></category></item></channel></rss>