主成分分析是最著名的数据降维方法,那么以下哪些选项是正确的?
A: 主成分分析是一种无监督方法
B: 它的目标是使得数据在低维空间中的方差最大
C: 主成分的最大数量不能超过原特征数
D: 所有主成分之间互相正交
A: 主成分分析是一种无监督方法
B: 它的目标是使得数据在低维空间中的方差最大
C: 主成分的最大数量不能超过原特征数
D: 所有主成分之间互相正交
举一反三
- 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
- 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
- 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
- 主成分分析方法只是一种数据降维的方法