SPSS提供的方法从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析 。比如探索性数据分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差 ， 、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等，理论上，方程的解的判别一般不分为线性和非线性，一般我们分为代数方程和超越方程 。
1、LDAEffectSize(LEfSeLEfSe 。降维什么是降维？假设现在有n个对象a1 ， a2，an，每个对象都有多个属性x1 ， x2 ， xm 。当我们用一个矩阵来表示这些对象时，它就是一个An×m矩阵 。举个例子，假设我们有五只猫，每只猫都有不同的毛色、体型、身高、体重、年龄、性别等特征 。这里的猫是我们的对象；“猫”这个名字是这个物体的标签；毛色、体型、体重等特征就是我们所说的物体的属性 。
维度越多 ， 信息量和数据量越大，占用的磁盘空间和内存也越多 。实际上我们在实践中有时候用不到那么多信息，所以需要降维 。降维是一种压缩维度并尽可能保留分布信息的尝试 。我们可以认为它是数据压缩或特征选择 。在现实生活中，当我们对样本做数据处理、图像处理等操作时 ， 希望模型的精度比较高 ， 或者泛化误差率小，那么就希望样本的采样密度足够大(密集采样) 。
2、人脸识别算法是指什么本教程的运行环境:windows7系统和DellG3电脑 。人脸识别(FacialRecognition)是通过视频采集设备获取用户的面部图像，然后利用核心算法计算出人脸的面部位置、脸型和角度分析 ， 再与自身数据库中已有的模板进行比对，进而判断用户的真实身份 。人脸识别算法是指在检测到人脸，定位到人脸的关键特征点后，经过预处理，可以切出主要的人脸区域 ， 送入后端的识别算法 。
【非线性判别分析,hypermesh非线性分析】人脸识别算法有四种:基于人脸特征点的识别算法、基于整张人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法和基于神经网络的识别算法 。人脸识别算法原理:系统输入一般是一幅或一系列身份未定的人脸图像，以及人脸数据库中若干幅身份已知或对应编码的人脸图像，而输出是一系列相似度得分，表示待识别人脸的身份 。
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