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在进行主成分选取的时候，一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ₁，λ₂，λ₃（m≤P）对应的主成分，或者取其特征值大于1的主成分

题目

在进行主成分选取的时候，一般取累计贡献率达85%~95%的特征值λ₁，λ₂，λ₃（m≤P）对应的主成分，或者取其特征值大于1的主成分

相似考题

1.主成分变换的基本性质有:(1)()(2)()(3)前面的p个主成分包含了总方差的大部分。

2.在主成分分析中，选定r个主成分的依据是：前r个主成分的累计贡献率（ ）。A．大于或等于60%B．大于或等于70%C．大于或等于80%D．大于或等于90%

3.主成分分析中，计算贡献率和累计贡献率是为了确定主成分(即综合指标)的个数，并据此建立主成分方程。( )A．正确B．错误

4.一般意义上的主成分变换指正变换。该过程通过对图像进行统计分析,在()矩阵或()矩阵的基础上计算特征值,构造主成分。根据主成分－特征值的关系,可以选择少数的主成分作为输出结果。

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  • 第1题：

    主成分分析中，计算贡献率和累计贡献率是为了确定主成分(即综合指标)的个数，并据此建立主成分方程。（ ）

    此题为判断题(对，错)。


    正确答案：√

  • 第2题：

    红花（ ）

    A、主含挥发油

    B、主含生物碱类成分

    C、主含黄酮类成分

    D、主含苷类成分

    E、主含鞣质类成分


    正确答案：D
    解析：花类中药——红花

  • 第3题：

    洋金花（ ）

    A、主含挥发油

    B、主含生物碱类成分

    C、主含黄酮类成分

    D、主含苷类成分

    E、主含鞣质类成分


    正确答案：B
    解析：花类中药——洋金花

  • 第4题：

    前两个主成分的累计贡献率为( )。

    A．85.1%

    B．90.3%

    C．95.3%

    D．98.6%


    正确答案：A
    解析：第二个主成分的贡献率为：1.024/4×100%=25.6%，则第一和第二个主成分的累计贡献率为：73%+25.6%=98.6%。

  • 第5题：

    关于主成分数目的选取，正确的是（）

    • A、保留多少个主成分取决于累计方差在方差总和中所占百分比
    • B、一般选择50%以上
    • C、选择前两个就可以
    • D、选择的数目和变量的个数一致

    正确答案:A

  • 第6题：

    在主成分分析中，选定r个主成分的依据是：前r个主成分的累计贡献率（）。

    • A、大于或等于60%
    • B、大于或等于70%
    • C、大于或等于80%
    • D、大于或等于90%

    正确答案:C

  • 第7题：

    第k个主成分yk的系数向量是（）

    • A、第k个特征根
    • B、第k个特征根所对应的特征向量
    • C、第k个特征根所对应的方差贡献率
    • D、第k个特征根所对应的累计方差贡献率

    正确答案:B

  • 第8题：

    有关主成分的方差，下述表达正确的是（）

    • A、主成分的方差矩阵是对角矩阵
    • B、第k个主成分的方差为对应的特征根
    • C、主成分的总方差等于原变量的总方差
    • D、主成分的方差等于第k个主成分与第j个变量样本间的相关系数
    • E、任意两个主成分的方差是不相关的。

    正确答案:A,B,C,E

  • 第9题：

    单选题
    在主成分分析中，选定r个主成分的依据是：前r个主成分的累计贡献率（）。
    A

    大于或等于60%

    B

    大于或等于70%

    C

    大于或等于80%

    D

    大于或等于90%


    正确答案： B
    解析： 一种规定

  • 第10题：

    多选题
    以下关于主成分分析中主成分的说法正确的是（）
    A

    主成分是原变量的线性组合

    B

    各个主成分之间相互相关

    C

    每个主成分的均值为0、其方差为协方差阵对应的特征值

    D

    不同的主成分轴（载荷轴）之间相互正交


    正确答案： D,C
    解析： 主成分分析（Principal Component Analysis）也称为主分量分析或者矩阵数据分析，是一种统计分析中常用的方法。它利用数理统计方法找出系统中的主要因素和各因素之间的关系，由于系统地相互关联性，当出现异常情况时或对系统进行分析时，抓住几个主要参数的状态，就能把握系统的全局。
    主成分分析法是一种把系统中的多个变量（指标）转化为较少的几个不相关的综合指标的统计分析法，因而可将多变量的高维空间问题简化成低维的综合指标问题。

  • 第11题：

    单选题
    第k个主成分yk的系数向量是（）
    A

    第k个特征根

    B

    第k个特征根所对应的特征向量

    C

    第k个特征根所对应的方差贡献率

    D

    第k个特征根所对应的累计方差贡献率


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    问答题
    什么是方差贡献率？方差贡献率在主成分分析中的作用是什么？

    正确答案： 贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%，方差贡献率是分析各因子作用大小的程度，公共因子对每一分量提供的方差的总和。
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    在进行主成分分析时，应使第一主成分在总方差中所占的比重( )。

    A．最小

    B．次大

    C．最大

    D．为各个主成分所占比重的加权平均值


    正确答案：C
    解析：在多指标综合评价中，第一个主成分y1综合原始指标信息的能力最强，即第一主成分在总方差中所占的比重最大。

  • 第14题：

    第一主成分的贡献率为（ ）。


    正确答案：C
    贡献率即特征值/原始指标个数=2.920/4=0.73×100%=73%。

  • 第15题：

    前两个主成分的累计贡献率为（ ）。


    正确答案：D
    第二个主成分的贡献率为：1.024/4×100%=25.6%，则第一和第二个主成分的累计贡献率为：73%+25.6%=98.6%。

  • 第16题：

    通常主成分分析要求所选择的主成分对应的特征根入应该是

    A.入＜0
    B.入一0
    C.O＜入＜l
    D.入≥1

    答案：D
    解析：
    特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，那么说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，即一般可以用特征值大于1作为纳入标准。

  • 第17题：

    以下关于主成分分析中主成分的说法正确的是（）

    • A、主成分是原变量的线性组合
    • B、各个主成分之间相互相关
    • C、每个主成分的均值为0、其方差为协方差阵对应的特征值
    • D、不同的主成分轴（载荷轴）之间相互正交

    正确答案:A,C,D

  • 第18题：

    什么是方差贡献率？方差贡献率在主成分分析中的作用是什么？


    正确答案: 贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%，方差贡献率是分析各因子作用大小的程度，公共因子对每一分量提供的方差的总和。

  • 第19题：

    雄黄的主成分是（），自然铜的主成分是（），石膏的主成分是（）。


    正确答案:二硫化二砷；二硫化铁；CaSO4˙2H2O

  • 第20题：

    多选题
    有关主成分的方差，下述表达正确的是（）
    A

    主成分的方差矩阵是对角矩阵

    B

    第k个主成分的方差为对应的特征根

    C

    主成分的总方差等于原变量的总方差

    D

    主成分的方差等于第k个主成分与第j个变量样本间的相关系数

    E

    任意两个主成分的方差是不相关的。


    正确答案： D,E
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    填空题
    一般意义上的主成分变换指正变换。该过程通过对图像进行统计分析，在（）矩阵或（）矩阵的基础上计算特征值，构造主成分。根据主成分－特征值的关系，可以选择少数的主成分作为输出结果。

    正确答案： 波段协方差、相关
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    单选题
    关于主成分数目的选取，正确的是（）
    A

    保留多少个主成分取决于累计方差在方差总和中所占百分比

    B

    一般选择50%以上

    C

    选择前两个就可以

    D

    选择的数目和变量的个数一致


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    填空题
    主成分变换的基本性质有：（1）（）（2）（）（3）前面的p个主成分包含了总方差的大部分。

    正确答案： 总方差的不变性、正交性
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    问答题
    什么是主成分的贡献率与累计贡献率？

    正确答案： 主成分中，描述第k个主成分提取的信息占据原来变量总信息的比重，称为第k个主成分的贡献率。
    若将前m个主成分提取的总信息的比重相加，称为主成分的累计贡献率。
    解析： 暂无解析

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