A análise de componentes principais (Principal Component An...
Próximas questões
Com base no mesmo assunto
Ano: 2024
Banca:
FGV
Órgão:
EPE
Prova:
FGV - 2024 - EPE - Analista de Gestão Corporativa - Tecnologia da Informação (Ciência de Dados) |
Q2847413
Algoritmos e Estrutura de Dados
A análise de componentes principais (Principal Component
Analysis - PCA) é uma técnica consagrada para a redução de
dimensionalidade e para a identificação de padrões estruturais
lineares em conjuntos de dados.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
Com relação à análise de componentes principais, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por sua vez contribuem com poucas informações úteis para a análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a representação dos dados em menos dimensões que são facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de informações.
As afirmativas são, respectivamente.
Conheça nossos planos