主成分分析提取m个主成分来反映原评价对象，一般选择的主成分包含的数据信息量不低于80%。
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
- 主成分分析在提取主成分前需要对原变量进行标准化处理（）
- 主成分分析的主要用途有哪些？ A: 主成分回归 B: 主成分归类 C: 主成分评价 D: 成分相关
- 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
- 主成分分析在提取主成分前需要对原变量进行标准化处理（）答案：对