问答题试述主成分分析的基本思想。由协方差矩阵出发和由相关系数矩阵出发求主成分有何不同?

问答题
试述主成分分析的基本思想。由协方差矩阵出发和由相关系数矩阵出发求主成分有何不同?

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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。

已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小B.在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵C.主分量分析就是K-L变换D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到

下列关于主成分分析的表述正确的有( )。A.主成分分析的目的是寻找少数几个主成分代表原来的多个指标B.所确定的几个主成分之间是高度相关的C.所确定的几个主成分之间是互不相关的D.使用主成分分析方法的前提是原来的多个指标之间是相关的E.各主成分是原来指标的线性函数

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

下列方法中,不可以用于特征降维的方法包括()A.主成分分析PCAB.线性判别分析LDAC.深度学习Sparse Auto EncoderD.矩阵奇异值分解SVD

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)。

如果该测验结果显著说明组间协方差存在显著差异,违法了判别分析模型的关键假设。此时应该用()来作判别分析。 A. 组间协方差矩阵B. 组间相关矩阵C. 组间相关矩阵D. 组内协方差矩阵

Factor(因素分析)过程与PRINCOM(主成分分析)过程有何异同之处?

波士顿矩阵原理和基本思想与麦肯锡矩阵相似,但由于使用了更多的因素来细化变量,因此波士顿矩阵(麦肯锡矩阵)结构更复杂,分析更准确。

麦肯锡矩阵原理和基本思想与()相似,都能适用于()的战略分析,麦肯锡矩阵使用了更多的因素来()。

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

已知一组数据的协方差矩阵P,下面关于主分量说法错误的是()。A、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小B、在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵C、主分量分析就是K-L变换D、主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到

主成分分析中,仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为()。A、单一成分B、独立成分C、特殊成分D、公共成分

如果该测验结果显著说明组间协方差存在显著差异,违法了判别分析模型的关键假设。此时应该用()来作判别分析。A、组间协方差矩阵B、组间相关矩阵C、组间相关矩阵D、组内协方差矩阵

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。

单选题_____主要是在多变量分析法中应用较广的“主成分分析法”,且是新七种工具中唯一的定量分析方法。( )A矢线图B矩阵数据分析C矩阵图D树图

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。

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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

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