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

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


相关考题:

我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有

PCA使用的护理中应该注意( )A.使用前向家属及患者详细介绍PCA泵的相关知识,征得患者及家属的同意。B.拟定PCA程序时仅有一人负责即可。C.术后恢复期患者在使用开始阶段应密切监测血样饱和度D.更换注射器时应夹住灌注管,以免一次性注入大量药物

关于PCA技术参数,叙述正确的有A、负荷量是最大的有效镇痛浓度B、单次给药剂量是每次按压PCA键所给的镇痛药剂量C、锁定时间是2次PCA按键给药之间的时间间隔D、单位时间最大剂量指最大单位时间内的使用量E、背景剂量可以减轻患者的操作负担,改善镇痛效果

关于主成分分析PCA说法正确的是:( ) A我们必须在使用PCA前规范化数据B我们应该选择使得模型有最大variance的主成分C我们应该选择使得模型有最小variance的主成分D我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化

请利用sklearn库实现具体数据的PCA降维方法,z得分规范化

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。

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

1、请利用sklearn库实现具体数据的PCA降维方法,z得分规范化

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XC.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