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
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
B
举一反三
内容
- 0
PCA对数据降维时,首先要进行()。 A: 计算协方差矩阵 B: 均值归一化 C: 计算特征值和特征向量 D: 对特征值对降序排序
- 1
1. 主成分分析的计算步骤：计算相关系数矩阵 ，______ ，计算主成分贡献率及累计贡献率 ，______ 。
- 2
主成分分析中原始数据带有量纲，可以用协方差矩阵进行计算。 A: 正确 B: 错误
- 3
主成分分析计算分为根据相关系数和协方差矩阵两种方式,以下哪种情况适合用协方差矩阵计算() A: 全部变量的量纲相同 B: 全部变量的方差相同 C: 全部变量的值域相同 D: 任何变量都可以
- 4
主成分分析的步骤顺序是。①确定主成分②求出协方差矩阵③对原来的指标进行标准化④求出协方差矩阵的特征根和特征向量（） A: ①③②④ B: ②①③④ C: ④①②③ D: ③②④①