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# 实验 7: PCA # 7-5 该实验采用 playML 及 sklearn 执行 PCA，具体结果及感受如下： 采用 playML ，运行 PCA，寻找 100 个 2 维坐标点对应的特征向量，将其降维到 1 维空间得到的结果如下： 可以看出，点在一维线段上的分布趋势与点在二维平面中的密集程度相一致。 采用 sklearn 运行 PCA 的结果与之相同： # 7-6 第二个实验是将一个具有 1347 个数据点的 64 维数据采用 KNN 进行聚类，通过将直接聚类和采用 PCA 降维进行预处理后聚类进行对比，得到 PCA 在聚类问题中的意义。 实验过程中的第一个输出是训练集中数据数目与...
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# 概述 这是关于操作系统课设的一个简单总结。课设内容为完成 MIT: 6.s081-2021 的相关实验。 # Lab: Xv6 and Unix utilities Lab: Xv6 and Unix utilities 是 6.s081 系列的第一组实验，其目标是调用部分系统调用，实现部分程序要求。 # sleep (easy) 关于 sleep 的任务要求原文如下： Implement the UNIX program sleep for xv6; your sleep should pause for a user-specified number of ticks. A tick...