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主成分分析可以减少数据的特征数目,下面关于主成分分析说法正确的是
A. 主成分的思想是用少数几个主成分来代替原始变量
B. 主成分的几个主成分彼此之间不相关
C. 一般来说,得到的主成分不好解释
D. 主成分用标准差来解释数据的变异
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优质的调查问卷应言简意赅,表意要明确,ABC选项表意不明,易引起读者误解

正确答案是:A、B、C。

**分析如下:**

A: 主成分的思想是用少数几个主成分来代替原始变量。
- 这句话是正确的。主成分分析(PCA)通过线性变换将原始变量转换为少数几个主成分,这些主成分可以解释原始数据中大部分的变异。

B: 主成分的几个主成分彼此之间不相关。
- 这句话也是正确的。主成分分析的一个重要特性是得到的主成分彼此之间是正交的,即不相关的。

C: 一般来说,得到的主成分不好解释。
- 这句话也是正确的。虽然主成分可以解释数据的变异,但它们是线性组合的结果,通常难以直接解释其物理或实际意义。

D: 主成分用标准差来解释数据的变异。
- 这句话不完全正确。主成分解释数据变异的能力是通过其对应的特征值(eigenvalues)来衡量的,这些特征值表示每个主成分解释的变异量。虽然标准差是数据变异的一种度量,但在PCA中,特征值是更直接的度量。

综上所述,正确答案是A、B、C。