下面关于主成分分析的描述中，哪些是正确的。（ ）。
A: 降维时一般会删掉特征值较大的维
B: 特征矢量正交
C: 变换后特征不相关
D: 可以通过累加选取的特征值并计算与全部特征值之和的比值来评估降维的误差
A: 降维时一般会删掉特征值较大的维
B: 特征矢量正交
C: 变换后特征不相关
D: 可以通过累加选取的特征值并计算与全部特征值之和的比值来评估降维的误差
举一反三
- 下列关千降维算法中主成分分析的说法错误的是( )。 A: 有监督算法 B: 可以指定降维的维度 C: c．基于方差来计算 D: 根据特征值大小来筛选特征主成分分析法属于无监督算法。
- 主成分分析的步骤是（ ）。 A: 中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B: 中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C: 计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D: 计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
- 下面关于系统矩阵的特征值与特征向量说法错误的是（ ）。 A: 重特征根一定有广义特征向量。 B: 特征值只可以是实数或共轭复数。 C: 特征值的特征向量不是唯一的 D: 特征值使特征矩阵降秩。
- 得到特征后一定要进行特征降维吗？
- 主成分分析法PCA是一种典型的（ ）方法。 A: 特征选择 B: 特征降维 C: 线性判别 D: 特征包装