以下关于主成分分析的描述正确的有（）
A: 主成分分析选取能够最大化解释数据变异的成分
B: 在主成分分析中，对应最大特征值的特征向量，其方向正是协方差矩阵变异最大的方向
C: 主成分分析算法中第一个主成分对应的λ不应超过1
D: 我们一般使得保留的前k个主成分累计能够解释数据80%以上的变异
A: 主成分分析选取能够最大化解释数据变异的成分
B: 在主成分分析中，对应最大特征值的特征向量，其方向正是协方差矩阵变异最大的方向
C: 主成分分析算法中第一个主成分对应的λ不应超过1
D: 我们一般使得保留的前k个主成分累计能够解释数据80%以上的变异
举一反三
- 使用主成分分析的注意事项不包括（ ）。 A: 主成分分析最好使用相关系数矩阵 B: 主成分分析一般不做旋转 C: 主成分分析保留特征值小于1的主成分 D: 主成分分分析一般保留能解释原来数据信息量80%的主成分
- 在主成分分析法中，第一主成分是散布矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向，也是数据的方差最大的方向。
- 主成分分析中可以取累计方差贡献率不小于80%的前q个主成分或选用特征值不小于1的前q个主成分。
- 关于主成分分析的说法下列正确的是（）。 A: 提取的主成分之间互不相关 B: 主成分分析是通过构造潜在的变量来进行分析 C: 第一主成分对应的特征根的值最大 D: 主成分分析需要提取三个以上的主成分
- 第一主成分的方差就是样本的协方差矩阵最大的特征值对应的特征向量。