主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法。它通过线性变换将原始数据变换到一个新的坐标系中，使得第一个坐标（第一主成分）具有最大的方差，第二个坐标（第二主成分）具有次大的方差，以此类推。PCA的目的是从高维数据中提取出最重要的特征，通过保留最重要的主成分来实现数据的降维，同时尽可能保留原始数据的结构。

上述将数据集分割开来的直线称为分割超平面（separating hyperplane）。上图中，由于数据点都在二维平面上，所以分割超平面只是一条直线。如果，所给数据集是三维的，此时用来分隔数据的就是一个平面。以此类推，当给定的数据集是N维数据时，其分割对象就是N-1维的。该对象被称为。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法。它通过线性变换将原始数据变换到一个新的坐标系中，使得第一个坐标（第一主成分）具有最大的方差，第二个坐标（第二主成分）具有次大的方差，以此类推。PCA的目的是从高维数据中提取出最重要的特征，通过保留最重要的主成分来实现数据的降维，同时尽可能保留原始数据的结构。

朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论中的一部分，而贝叶斯决策理论是基于贝叶斯定理的一种统计方法，因此我会先为大家介绍何为“贝叶斯定理”。通过构建朴素贝叶斯分类器模型并对乳腺癌数据集进行分类，我体会到朴素贝叶斯算法的简洁性和解释性。朴素贝叶斯分类器的结构非常直观，易于理解，这使得它在很多领域都有广泛的应用。同时，也需要注意朴素贝叶斯算法对特征独立性的假设，这可能会降低模型的准确性。y_%7Bk%7D。