请描述主成份分析（PCA）算法步骤
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请描述主成份分析（PCA）算法步骤
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请描述主成份分析（PCA）算法步骤
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PCA主成份分析通过线性组合实现对原始数据的降维，在进行PCA降维时不用对原始数据进行数据标准化；（）
A.正确 B.错误
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关于主成分分析PCA说法不正确的是（）。
A.我们必须在使用PCA前规范化数据 B.我们应该选择使得模型有最大variance的主成分 C.我们应该选择使得模型有最小variance的主成分 D.我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化
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A.X_projected_PCA在最近邻空间能得到解释 B.X_projected_tSNE在最近邻空间能得到解释 C.两个都在最近邻空间能得到解释 D.两个都不能在最近邻空间得到解释
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主成分分析的步骤是（）
A.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D.计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
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