niusouti.com

对于PCA说法正确的是()1.我们必须在使用PCA前规范化数据2.我们应该选择使得模型有最大variance的主成分3.我们应该选择使得模型有最小variance的主成分4.我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化A.1,2and4B.2and4C.3and4D.1and3E.1,3and4

题目

对于PCA说法正确的是()

1.我们必须在使用PCA前规范化数据

2.我们应该选择使得模型有最大variance的主成分

3.我们应该选择使得模型有最小variance的主成分

4.我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化

A.1,2and4

B.2and4

C.3and4

D.1and3

E.1,3and4


相似考题
更多“对于PCA说法正确的是()1.我们必须在使用PCA前规范化数据2.我们应该选择使得模型有最大variance的 ”相关问题
  • 第1题:

    请利用sklearn库实现具体数据的PCA降维方法,z得分规范化


    5

  • 第2题:

    下面选项中说法正确的有()。

    A.JDA特征转化时,降维方法中的数据重构选择PCA来进行

    B.通过PCA得到k 维特征表示后,为了减小边缘分布差异,引入最大均值差异MMD,旨在k维嵌入中计算源域数据和目标域数据样本均值之间的距离

    C.JDA中,目标域中没有标签数据,不能直接建模,需利用类条件分布来近似,因此可以利用在源域数据上训练得到的基分类器应用到目标域数据,得到目标域数据的伪标签

    D.在JDA中,我们的目标是同时最小化域间边缘分布和条件分布的差异


    定义JavaScript函数要明确返回类型

  • 第3题:

    以下关于PCA算法的描述正确的有哪些

    A.即使输入数据X各个维度上的数值相似度较高,依旧需要对其去均值

    B.已知使用PCA算法压缩后的数据Y以及压缩矩阵A,但是无法大致还原压缩前的数据X

    C.在使用PCA算法时,有可能陷入局部最小值,所以需要使用不同的初始化数值多次计算以获得更好的结果

    D.使用PCA算法时,数据压缩后的维度M可以设置的偏小一点


    即使输入数据X各个维度上的数值相似度较高,依旧需要对其去均值;使用PCA算法时,数据压缩后的维度M可以设置的偏小一点

  • 第4题:

    关于主成分分析(PCA)的描述,正确的是

    A.PCA包括了K-L变换。

    B.标准PCA使用了波段的相关矩阵。

    C.标准PCA使用了协方差矩阵,目标是数据压缩。

    D.以相关矩阵进行的PCA计算,偏重于图像分析,所产生的结果具有更好的解释性,但失去了数据压缩的优势。


    提取的主成分之间互不相关?第一主成分对应的特征根的值最大

  • 第5题:

    1、请利用sklearn库实现具体数据的PCA降维方法,z得分规范化


    A