PHP 怎么永久保存多个变量（不上传数据库）

不存数据库，那就只好存服务器上的文件中。

如果是全局的配置，只能存服务器上；

如果是用户配置，也可以存在Cookie里，但是这个不是永久的，用户清除Cookie就没了，根据你的业务需要选择。

我们使用 SRBCT 数据集来说明 PCA 和 sPLS-DA 。

安装并加载 mixOmics包

示例数据是 mixOmics包 自带的经过标准化处理过的可以直接使用的数据，来自 小圆蓝细胞肿瘤(SRBCT) 。数据集包括63个样本的2308个基因的表达水平。样本分为四类: Burkitt淋巴瘤(BL) 8例， 尤文氏肉瘤(EWS) 23例， 成神经细胞瘤(NB) 12例， 横纹肌肉瘤(RMS) 20例。

srbct数据集 包含以下内容:

$gene :一个63行2308列的数据框。63个样本中2308个基因的表达水平。

$class ：包含每个个体的类肿瘤的分类(共4个类)。

$genename ：一个包含2308行和2列的数据框，包含关于基因的进一步信息。

对基因表达数据进行初步的PCA分析，可以首次探索数据变异的主要来源。PCA是一种无监督分析，没有提供关于肿瘤类别的信息。为了理解所解释的变化量，我们将主成分数目 (ncomp = 10) 设置为一个相当大的数字。在PCA中， centering (中心化)使所有基因具有相同的零平均值，利于关注样本之间的差异。 Scaling (缩放)的目的是在分析中给所有基因相似的权重，因为高方差的基因会被认为在PCA中有影响，但不一定有生物学相关性。

上面的柱状图显示了两个成分足以解释来自数据的大部分或信息)。

在下面的样本图中，样本用前两个主成分表示，并根据肿瘤类型着色。这里我们观察到变异的主要来源可能不能用肿瘤类型来解释。注意，由于PCA是无监督的，为了可视化目的，我们只考虑PCA之后的样本类型信息。

对于判别分析，我们设置因子Y来表示每个样本的类别隶属度。在PLS-DA过程中，将Y因子转化为一个虚拟矩阵。

PLS-DA模型采用10个成分来评估最终模型所需的性能和成分数量(见下文)。

从样本图中可以看出，与无监督的PCA样本图相比，四种肿瘤类型明显分离。绘制每个类的置信椭圆以突出区分的强度(置信水平默认设置为95%，参数 ellipselevel )。

在覆盖样本图之前，可以通过计算背景面来可视化预测区域。

PLS-DA模型的分类性能通过重复10次的5折交叉验证来评估。重复次数对于确保分类错误率的良好估计是必要的(因为cv -fold是以随机方式确定的)。从性能结果中我们可以决定选择最终的PLS模型的成分数量。

从性能图中，可以看出总体错误率和平衡错误率(BER)相似，从1个成分急剧下降到3个成分。6个成分后错误率趋于稳定。 ncomp = 6 时，BER和最大距离足以实现良好的性能(006错误率)。

建议你要学一点数学。不管是分类聚类回归推荐等等各种算法总归是要有数学基础才能够理解的，有点数学底子，结果解释你也可以很有底气，python虽然很多包是可以移植的，结果也都能出，但是要是准确还是需要自己去def的所以你要是想在这个行业做的好的话，数学不能说一定要太好，但至少不能太差。

Python学数据挖掘和数学的关系如下：

1数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机能力的不断增强，有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。

2在文件系统基础上的:因为大家都知道，数据库系统的数据库管理系统(DBMS)是建立现在的问题到了数据挖掘与统计，数据挖掘算法有些本来就是统计的方法，那么到了计算机行业，自有计算机行业规则，人们研究数据挖掘会关心它和大数据量的结合(有效性)，会关心它的数据挖掘原语(数据挖掘语言)，准的接口等只有用软件实现时候才考虑的事项。算法性能的优化、标于是数据挖掘行业制定了一些标准。

3数据挖掘仍然自机器学习和人工智能的一部分，其核心是规则，对于数据挖掘算法中来统计的，但是这种技术本身已经不属于统计了。这是一个数据挖掘算法可以得出的规则，在得出这样的规则之前，算法会对数据集进行分析，该数据集包括很多变量(数据库的字段)，假设是10个，“年龄”和“工资”是其中的两个，算法会根据历史数据自动抽取这两个变量，而得出这样的规则。但是对于统计，是不能得出的，它只能得出量化的概率关系，而规则的推导应该不是统计学的范畴。

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是的，数据库用户可以建立全局变量。全局变量是一组用户定义的标量变量，可以在整个数据库中使用，也就是说，在任何一个会话中定义的全局变量都可以在任何会话中使用。这些变量可以保存字符串、数字或者二进制数据等，并且可以在存储过程中使用。创建全局变量的语法如下：SET GLOBAL <变量名> = <值>；另外，全局变量可以用来控制特定的数据库行为，比如用来确定一个数据库的查询是否启用索引，以及查询是否应该使用缓存等。

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