主成分分析的步骤是（）
A. 中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集
B. 中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
C. 计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集
D. 计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
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主成分分析的步骤是（）
A.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D.计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
答案
主成分分析是：
答案
主成分分析、因子分析的基本思想是
答案
什么是因子分析？它与主成分分析的区别如何？
答案
关于主成分分析的说法下列正确的是（）
答案
主成分分析的应用不包括( )
A. 降低所研究的数据空间的维数 B. 通过主成分分析法构造回归模型 C. 通过因子负荷的结果，弄清原始变量间的某些关系 D. 对样本进行分类
答案
下列关于主成分分析和因子分析的描述中正确的是（ ）。: 主成分分析和因子分析的本质是一样的 主成分分析和因子分析都属于降维技术 原始变量间的相关性越强，主成分分析或者因子分析的效果越好 因子分析是把各变量表示成公共因子与特殊因子的线性组合，而主成分分析则是把主成分表示成各变量的线性组合 既可以对变量进行因子分析，也可以对样品进行因子分析
答案
因子分析与主成分分析相比，其优势在于（）
A.能更好地进行变量的压缩 B.能更好地进行维度分析，增加因子的可解释性 C.能更多地提取变量的信息 D.能更精确地描述原始数据
答案
因子分析和主成分分析的区别在于（）
A.主成分分析中的主成分是综合指标且互相无关 B.因子分析得到的因子是相关的 C.因子分析得到的因子具有较强的可解释性 D.主成分分析是组合的过程.因子分析是分解的过程
答案
关于主成分分析PCA说法不正确的是（）。
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
答案
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对于主成分分析，下列说法中错误的选项是（）
主成分分析是一种无损失压缩方法
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（）。
题目:因子分析与主成分分析相比,其优势在于（）
主成分分析中，仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为（）。
主成分分析在提取主成分前需要对原变量进行标准化处理（）
主成分分析的步骤顺序是。①确定主成分②求出协方差矩阵③对原来的指标进行标准化④求出协方差矩阵的特征根和特征向量（）
使用主成分分析法进行数据属性特征
通常主成分分析要求所选择的主成分对应的特征根入应该是
中国大学MOOC: 主成分分析不能直接解决的问题是
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（）
选出主成分分析的步骤顺序：①确定主成分②求出相关系数矩阵③对原来的指标进行标准化④求出协方差矩阵的特征根和特征向量（）
中国大学MOOC: 中心化的主成分与非中心化的主成分在主成分分析中所起的作用本质上相同。
主成分分析方法只是一种数据降维的方法（）
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。（ ）
题目:主成分分析中,下列哪种数据预处理过程是必须做的（）
城市系统评估和优化的方法有()、层次分析法和主成分分析法
中国大学MOOC: 在各种主成分分析中，选取多少个主成分一般都只需看陡坡图即可。
煤灰成分分析方法有（）
灰分分析i步骤包括（）
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