开展数据降维的主要目的是更易于数据可视化，并识别高维数据集中的关键结构，将它们保存在低维嵌入中，减轻维数灾难，减少共线性带来的影响。常见的数据降维算法分为线性与非线性两大类。主成分分析（PCA）算法是 应用最为广泛的线性降维算法之一，能够快速寻找到原始变量的线性组合，通过保留少量的主成分，表征原始数据的主要特征。但是，PCA等线性算法不能处理高维到低维数据的非线性映射。
t-SNE（t-dist[......]
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感受马太效应
R语言界的大神[谢益辉](https://yihui.name/cn/)今天一口气推了60篇博客，和他历年来的风格一致，无聊之下翻了一遍，膜拜一下大神的日常生活和工作状态。感概一下，牛人就是不一样，写得了代码，种得了菜，还能做一手好菜，并且在博客、书、报告、代码等等专业和爱好里，都有那么多产出，一年一书一包，累计产出维护的包超过20个，在家接待客人准备10个菜。。。真不是知道这种集合体是怎么诞生出[......]
从春节看车的变化
又是一年春节到！
自从有了车以后，回家就不再是曲里拐弯的波折路了，今年理所当然的回老家过年了。
春节的时候，就是老家堵车的时候，这是这些年的共识。乡间小道上会车难，家里停车难，成了新的难题，但是今年似乎好了不少。关于车，春节期间有了不少的新感受。
首先，数量肯定是多了。几乎是家家户户都有了车，村村通上了水泥路。就像十年前人人都有了手机一样，车这个东西非常快速的普及了。镇上的街边上停满了车，乡[......]
词典更换记
从使用电脑开始，一直和词典打交道，不管用不用的上，电脑里总会装上一个。最早的是那个大名鼎鼎的金山词霸，后来疯狂迷上linux后，换成了startdict。用过谷歌翻译，然后遇上了你懂的，换回win后，用过灵格斯，再后来就是有道。有道词典不是我最喜欢的，但是我用得最久的，因为没有别的可以用了，直到微软在国内发行了必应词典，现在必应也是我手机里的标配。 前几天笔记本耍赖，使用了win10自带的重[......]
《R语言实战》第二版碎碎念之五：主成分分析与因子分析
主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分，并能尽可能的保留原始数据集的信息。 探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。经验表明，因子分析需要5-10倍于变量数的样本数。 R中的基础包princomp（）函数提供PCA分[......]
春光无限好，希望不加班
异常忙碌的春天。 自从春节后，似乎就没有歇息一下，甚至都来不及喘口气。 为了争取到某个高级别的科研课题，领导们高度重视，大佬一个接一个的出马，让我这个干活的小兵压力异常的大。高层们这么重视，期望如此高，弄砸了没法交代，同时也为了今年和明年能有事做，从春节收假以来，我几乎全部精力都投入进去了。是的，全部，每天下班以后，每个周末，都在高强度的加班，然后最后也免不了熬了两个通宵，最后带着熬夜[......]