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。
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。
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
A、PCA和LDA都是线性降维方法
B、LDA是有监督方法,PCA是无监督方法
C、LDA的目标是最大化数据的方差,PCA的目标是最大化不同类之间的距离
D、PCA和LDA都可以通过拉格朗日求解其最优化问题
A、主成分分析和因子分析虽然都用于数据降维,但它们存在差异。
B、主成分分析是把主成分表示成各个变量的线性组合。
C、因子分析仅仅是变量变换,用原始变量的线性组合表示新的综合变量,不含随机误差。
D、因子分析是把变量表示成各因子的线性组合。
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