Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de ...

Q: Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de me

A) as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 100% da informação. | B) as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois as dimensões possuem 50% da informação. | C) as dimensões dos dados são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um resultado ruim, pois perdeu-se 100% da informação. | D) as dimensões dos dados não são igualmente importantes e o uso do PCA produziu um excelente resultado, pois as dimensões possuem 50% da informação.

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Ano: 2024Banca: IV - UFGOrganização: TJ-ACDisciplina: Estruturas de Dados e AlgoritmosTemas: Teoria dos Algoritmos | Análise de Complexidade

Para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados bidimensionais, foi executado o algoritmo PCA (do inglês, Principal Component Analysis). Se o PCA produzir como resultado dois autovalores de mesmo valor, significa que

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