Question

O algoritmo de redução de dimensionalidade conhecido como Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) possui características importantes. Dada a escolha de um número k de componentes principais e um conjunto de dados X com cinco variáveis A, B, C, D e E, o PCA

Accepted Answer

E) retorna k combinações lineares dos atributos do conjunto {A,B,C,D,E}.

Answer

A) adiciona a média de cada observação para cada dimensão de X, normalizando-a depois pelo desvio-padrão.

Answer

B) constrói a matriz de confusão a partir de X, multiplicando-a pelos autovalores de seus vetores originais.

Answer

C) escolhe k autovetores aleatórios do conjunto original de dados.

Answer

D) preserva as distâncias geodésicas entre os pontos do espaço original dos dados por redução não linear.

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