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下列哪种算法是将一组可能存在相关性变量的观测值转换为一组线性

[单选题]
下列哪种算法是将一组可能存在相关性变量的观测值转换为一组线性不相关的变量值（）。 
  • 奇异值分解
  • 独立成分分析
  • 主成分分析
  • 朴素贝叶斯
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hideinbrush头像 hideinbrush
在多元统计分析中，主成分分析（英语：Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。它利用正交变换来对一系列可能相关的变量的观测值进行线性变换，从而投影为一系列线性不相关变量的值，这些不相关变量称为主成分（Principal Components）。具体地，主成分可以看做一个线性方程，其包含一系列线性系数来指示投影方向。PCA对原始数据的正则化或预处理敏感（相对缩放）。from wikipedia
发表于 2021-11-22 16:58:43 回复(0)
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问题信息

算法工程师 2021 360集团
上传者：小小
难度：
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