在进行主成分分析时
A.有多少个原始变量,就需要选取多少个主成分
B.得到的各个主成分实际上是影响各原始变量的潜在因素
C.有必要考虑变量的量纲,避免出现“大数吃小数”
D.需要考虑样品间的相关性
A.有多少个原始变量,就需要选取多少个主成分
B.得到的各个主成分实际上是影响各原始变量的潜在因素
C.有必要考虑变量的量纲,避免出现“大数吃小数”
D.需要考虑样品间的相关性
A、主成分分析和因子分析都属于降维技术
B、原始变量间的相关性越强,主成分分析或者因子分析的效果越好
C、既可以对变量进行因子分析,也可以对样品进行因子分析
D、主成分分析和因子分析的本质是一样的
A、LDA和PCA的共同点是,都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间
B、LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法
C、PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性,即PCA是一种无监督的降维方法
D、LDA和PCA都是有监督的降维方法
A、是唯一的
B、可以用来决定因子的个数
C、在对原始变量进行了标准化的情况下,旋转前的因子载荷的值是原始变量与公共因子之间的相关系数
D、与原始变量进行相应的线性组合就能得到因子得分
A、因子得分一定大于零
B、进行因子分析的效果比进行主成分分析的效果好
C、根据观测到的个体的众多特征,综合成新的指标 ,进而对个体进行综合评判的是因子分析
D、除了受公共因子的共同作用, 原始变量还受到自己的特殊因子的作用
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