主成分分析
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什么是方差贡献率?方差贡献率在主成分分析中的作用是什么?
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主成分分析中,仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为()。
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主成分分析
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在主成分分析中,选定r个主成分的依据是:前r个主成分的累计贡献率()。
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分析纯试剂主成分含量高,杂质含量略高,主要用于()。
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进行主成分分析的前提条件是,各变量之间应该()。
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什么是主成分分析?它的基本思路为何?
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主成分分析计算选择相关系数计算法时,确定主成分个数的大致原则包括( )
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在主成分分析中,将几个主分量经过线性组合构造为一个综合评价函数时,每个主分量的权数为( )。
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11、主成分分析的作用有哪些?
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主成分分析 (PCA) 是迄今最常用的降维方法,它有许多名字 ,例如()等
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主成分分析的两个目标——降维后数据的方差最大和降维后数据的重构误差最小——是等价的
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在进行主成分分析时,我们认为所取的m(m<p,p为所有的主成分)个主成分的累积贡献率达到______以上比较合适。
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9、关于主成分分析,下列陈述正确的是
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10、利用主成分分析得到的各个主成分之间
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123、主成分分析能够提升数据挖掘的效果。
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22、主成分分析的英文缩写是()。
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2、对于主成分分析,下列说法中错误的选项是 。
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67、以下关于主成分分析的描述,哪些选项是正确的?
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7、主成分分析的第一步为
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7、假设用主成分分析法分析交易组合价值变化,其中组合价值变化△P与两个主成分因子f1和f2的关系是△P=0.02f1-1.2f2,因子得分的标准差分别为12与20.则△P的标准差为()
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