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健椿主轴和普森主轴有什么区别？
健椿主轴和普森主轴是多元统计的两种降维方法，它们的主要区别在于选择主成分的方式不同。
健椿主轴是基于方差共享的***设，它选择的主成分是能够最大方差的成分。
而普森主轴则是基于协方差共享的***设，它选择的主成分是能够最大协方差的成分。
此外，健椿主轴更适用于方差结构较为均一的数据，而普森主轴更适用于协方差结构较为均一的数据。
总的来说，健椿主轴和普森主轴在选择主成分的方式上存在差异，选择哪种方法需要根据数据不同特点来定。
健椿主轴和普森主轴是两种常见的主成分分析方法，它们的区别在于计算所用的公式和算法不同。
健椿主轴是利用样本内最大方差的方向作为第一主轴，接着利用样本内方差最大的与第一主轴正交的方向作为第二主轴，以此类推构建出所有的主成分。
这种方法虽然简单易懂，但是不能处理变量之间非线性的关系。
普森主轴则是通过最小化样本内的离差平方和来估计主成分。
这种方法通过改变变量之间的相关性，可以捕捉到更多的信息变异，因此可以处理变量之间的非线性关系，通常会得到更好的结果。
在实践中，根据不同的数据和应用场景，可以选择不同的主成分分析方法，以尽可能地准确地数据变异。
健椿主轴和普森主轴的区别在于其计算方式不同。
健椿主轴是通过最大化样本点和主轴的距离来确定主轴方向的，而普森主轴则是通过最大化主轴方向上的方差来确定主轴方向的。
两种方法在理论上都可以求得数据的主成分，但在实际应用中，由于样本数据的特点不同，选择合适的主轴计算方法可以得到更好的数据分析结果。
值得注意的是，健椿主轴和普森主轴都属于主成分分析中的常见方法，而主成分分析则是一种用于降维和特征提取的数据分析技术。
通过对数据进行降维处理，可以更好地理解数据的内在结构和特征，从而更高效地进行数据建模和分析。
健椿主轴和普森主轴是两种常用的数据降维方法，它们的区别主要在于降维的方式不同。
健椿主轴通过分解协方差矩阵来获取主轴方向，使得数据在主轴上的投影方差最大化。
这种方法可以保留数据的最大方差，但对于非线性的数据结构效果可能不佳。
普森主轴则通过SVD分解（奇异值分解）来获取主轴方向，它可以处理非线性数据结构，但是会受到噪声数据的影响。
因此，健椿主轴适用于线性数据结构，而普森主轴则更适用于非线性数据结构。
此外，普森主轴还可以方便地处理缺失数据，因此在实际应用中需要根据具体数据的特点来选择相应的降维方法。
博士都来混头条了吗？“Jim博士”为何大战司马南？
Jim博士冒充可能性大，许多网友都有质疑此人最擅长拉黑手段，曾经不信网友也试过在他的文章友善提醒，想不到果然如此。心胸狭隘到如此境界，博士可是有文化高素质人才，有可能干岀如此不要脸勾当。
如果他是一个优秀博士生，一定会在科研作出重大成果，不可能混在头条蹭司马南流量讨生活。此人自吹是留美博士生，真实身份是台湾省绿大于蓝台南市人氏，一直混迹于在我们福建厦门居住。
jim博士是一个空头挂号，目的是自吹自擂愚弄反对司马南的网民。他的言论从来没有中立过，一直和刘博士等并肩作战违背良心瞎话乱编。此人身份问题重大，有可能是蔡英文网军1450的主要成员，真相有待网友深挖，狐狸一定斗不过好猎手，相信大家理智看待***博士表演。
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