PCA 原理中，找出第一个主成分的方向，也就是数据方差最大的方向。
对
举一反三
- 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。
- 最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA是正确的 A: PCA是一种无监督的方法 B: .它搜索数据具有最大差异的方向 C: 主成分的最大数量 D: .所有主成分彼此正交
- 最常用的降维算法是PCA，以下关于PCA的说法中正确的是（） A: PCA是一种无监督的方法 B: 它搜索数据具有最大差异的方向 C: 主成分的最大数量<=特征能数量 D: 所有主成分彼此正交
- 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
- 主成分分析中提取出来的第一主成分的方差贡献率最大。
内容
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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。
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关于主元回归，下列说法正确的是： A: 主成分之间相互正交 B: 第一主成分是方差波动最大的方向； C: 降维后不会损失信息 D: 可以一定程度上解决数据多重共线性问题。
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下面对主成分分析的描述不正确的是（ ） A: 主成份分析是一种特征降维方法 B: 主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大 C: 在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性” D: 在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度
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主成分分析（PCA）是一种重要的降维技术，以下对于PCA的描述正确的是（___）。 A: 主成分分析是一种无监督方法 B: 主成分数量一定小于等于特征的数量 C: 各个主成分之间相互正交 D: 原始数据在第一主成分上的投影方差最小
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在统计上，主成分所代表的原始变量的信息用其方差来表示，因此所选择的第一个主成分是所有主成分中的方差最大者。