JavaScript is required

Phát biểu nào sau đây SAI đối với phép phân tích thành phần chính (principal component analysis - PCA)? 

A.
PCA là một phương pháp dùng để giảm chiều dữ liệu
B.
Đây là phương pháp đi tìm một phép xoay hệ trục tọa độ
C.
Hệ cơ sở mới trong PCA là một hệ trực chuẩn
D.
PCA là một thuật toán học có giám sát (supervised)
Trả lời:

Đáp án đúng: D


Phân tích thành phần chính (PCA) là một phương pháp giảm chiều dữ liệu bằng cách tìm các thành phần chính, là các hướng mà dữ liệu có phương sai lớn nhất. PCA thực hiện một phép xoay hệ trục tọa độ để các trục mới (các thành phần chính) hướng theo phương của phương sai lớn nhất. Hệ cơ sở mới này là một hệ trực chuẩn. PCA là một thuật toán học không giám sát (unsupervised), vì nó không sử dụng thông tin về nhãn của dữ liệu để tìm các thành phần chính. Do đó, phát biểu "PCA là một thuật toán học có giám sát (supervised)" là sai.

Câu hỏi liên quan