Phát biểu nào đúng về Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis-PCA:
a. Cho N vector dữ liệu k-chiều, tìm c (<= k) vector trực giao tốt nhất để trình diễn dữ liệu. Tập dữ liệu gốc được rút gọn thành N vector dữ liệu c chiều: c thành phần chính (chiều được rút gọn). Mỗi vector dữ liệu là tổ hợp tuyến tính của các vector thành phần chính.
b. Cho N vector dữ liệu k-chiều, tìm c (<= k) vector đại diện để trình diễn dữ liệu. Tập dữ liệu gốc được rút gọn thành N vector dữ liệu c chiều: c thành phần chính (chiều được rút gọn). Mỗi vector dữ liệu là tổ hợp tuyến tính của các vector thành phần chính.
c. Cho N vector dữ liệu k-chiều, tìm c (<= k) vector trực giao tốt nhất để trình diễn dữ liệu. Tập dữ liệu gốc được rút gọn thành N vector dữ liệu k chiều: k thành phần chính (chiều được rút gọn). Mỗi vector dữ liệu là tổ hợp tuyến tính của các vector thành phần chính.
d. Cho N vector dữ liệu k-chiều, tìm c (<= k) vector để trình diễn dữ liệu. Tập dữ liệu gốc được rút gọn thành 1 vector dữ liệu c chiều: c thành phần chính (chiều được rút gọn). Mỗi vector dữ liệu là tổ hợp tuyến tính của các vector thành phần chính.
Quảng cáo
3 câu trả lời 9
Quảng cáo
Bạn cần hỏi gì?
Câu hỏi hot cùng chủ đề
-
Đã trả lời bởi chuyên gia
106578 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
95982 -
Đã trả lời bởi chuyên gia
74349
Gửi báo cáo thành công!

