题目
当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()A. 主成分分析B. 因子分析C. 独立主成分分析D. SVM
当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术()
- A. 主成分分析
- B. 因子分析
- C. 独立主成分分析
- D. SVM
题目解答
答案
ABC
解析
步骤 1：理解降维技术
降维技术是指在数据处理中，通过减少数据集的特征数量来简化数据结构，同时尽可能保留数据的重要信息。常见的降维技术包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和独立主成分分析（ICA）等。
步骤 2：分析选项
A. 主成分分析（PCA）：是一种统计方法，用于将多维数据集转换为一组较少的主成分，这些主成分是原始数据的线性组合，且彼此正交。PCA是降维技术。
B. 因子分析（FA）：是一种统计方法，用于解释变量之间的相关性，通过将变量分解为少数几个潜在因子来实现降维。因子分析是降维技术。
C. 独立主成分分析（ICA）：是一种信号处理技术，用于将多维信号分解为一组独立的成分。ICA可以用于降维，因为它可以减少数据的维度。
D. SVM（支持向量机）：是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM不是降维技术。
步骤 3：选择正确答案
根据上述分析，A、B、C选项属于降维技术，而D选项不属于降维技术。
降维技术是指在数据处理中，通过减少数据集的特征数量来简化数据结构，同时尽可能保留数据的重要信息。常见的降维技术包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和独立主成分分析（ICA）等。
步骤 2：分析选项
A. 主成分分析（PCA）：是一种统计方法，用于将多维数据集转换为一组较少的主成分，这些主成分是原始数据的线性组合，且彼此正交。PCA是降维技术。
B. 因子分析（FA）：是一种统计方法，用于解释变量之间的相关性，通过将变量分解为少数几个潜在因子来实现降维。因子分析是降维技术。
C. 独立主成分分析（ICA）：是一种信号处理技术，用于将多维信号分解为一组独立的成分。ICA可以用于降维，因为它可以减少数据的维度。
D. SVM（支持向量机）：是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM不是降维技术。
步骤 3：选择正确答案
根据上述分析，A、B、C选项属于降维技术，而D选项不属于降维技术。