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得新获得的变量高度显着且彼此独立。主成分压缩并拥有分散在初始变量中的大部分有用信息。 如果您的数据集有 5 个维度，则计算 5 个主成分，这样，第一个主成分存储可能的最大信息，第二个存储剩余的最大信息，依此类推，您就明白了。 现在，特征向量在这整个过程中处于什么位置？ 假设大家对
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该API属于DDM服务，描述: 查询API版本列表。接口URL: "/"
源码： #CrowTaobaoPrice.py import requests import re def getHTMLText(url): &n
该API属于GaussDB服务，描述: 查询备份列表接口URL: "/mysql/v3/{project_id}/backups"
该API属于HiLens服务，描述: 根据配置项id查询某个配置项详情接口URL: "/v3/{project_id}/ai-mgr/configmaps/{config_map_id}"
该API属于EG服务，描述: 查询事件模型指定版本详情接口URL: "/v1/{project_id}/schemas/{schema_id}/versions/{version}"
该API属于DWS服务，描述: 查询合适的缩容数接口URL: "/v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/shrink-numbers"
该API属于GaussDB服务，描述: 根据指定条件查询实例列表。接口URL: "/v3.1/{project_id}/instances"
该API属于APIHub459服务，描述: 根据位置批量查询海区接口URL: "/v1/dicts/map/seas/position/batch"
该API属于APIHub459服务，描述: 查询海区列表接口URL: "/v1/dicts/map/seas"
该API属于APIHub459服务，描述: 查询船舶运河进出记录接口URL: "/v1/vessels/status/event/cross/canal"
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