问题描述
数据分析中的常见做法是删除低方差特征（自变量）以进行降维，理由是低方差特征不能解释响应变量（因变量）中的大部分方差。
然而，我并不完全理解这个推理。 这是一个反例（在 R 语法中）：
> independent_variable <- c(100000,100000.01,100000.02,100000.03,100000.04,100000.05 )
> dependent_variable <- c(1,2,3,4,5,6)
> cor(independent_variable,dependent_variable)
[1] 1 #pearsons correlation = 1
> var(independent_variable )
[1] 0.00035
> var(dependent_variable)
[1] 3.5 # low variance of independent variable compared to dependent variable
> var(independent_variable/mean(independent_variable))
3.499998e-14 # very low variance
> var(dependent_variable/mean(dependent_variable))
[1] 0.2857143 # variance of scaled variables with mean=1
我在这个例子中试图展示的情况是，因变量和自变量的相关性=1，即自变量解释了因变量的 100% 方差，然而，在原始变量和均值中=1 标度变量，自变量的方差远低于其他变量（在本例中为因变量）的方差，因此根据此推理将其删除。
我在这里想念什么？
解决方法
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