虚拟变量中心化的后果
改变其分类属性，导致分析结果出现错误。中心化处理是通过减去变量的均值来实现的，但对于离散变量而言，其均值通常为0或1，因此进行中心化处理会使变量的取值范围发生改变，从而改变其分类属性。例如，对于一个二分类的虚拟变量，中心化处理后会变成一个在-1和1之间变化的变量，这样就会使其失去原有的分类意义误。
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