主成分分析中最大的特征值对应的特征向量也就是是数据差异最大的的方向。()

第1题

主成分分析的主要步骤包括（)

A.对各原始指标数据进行标准化;求出相关矩阵

B.求出相关矩阵的特征值和特征值所对应的特征向量

C.提取主成分并获得主成分的表达式

D.以上都对

E.以上都不对

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第2题

下面关于主成分分析说法错误的是()。

A.主成分是相互正交(垂直)的

B.主成分捕获了数据差异最大的方向

C.是线性降维方法

D.是非线性降维方法

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第3题

下面对主成分分析和特征人脸描述不正确的是()。

A.假设原始灰度人脸图像维度是n*n，则特征人脸的维度是其一半

B.在主成份分析的降维过程中，尽可能将数据向方差最大方向进行投影，使得数据所蕴含信息没有丢失，彰显个性

C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法

D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法，其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像，进而实现人脸识别

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第4题

下面关于主成分分析说法正确的是()。

A.主成分是相互正交(垂直)的

B.主成分捕获了数据差异最大的方向

C.是线性降维方法

D.是非线性降维方法

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第5题

用乘幕法求下列矩阵的按模最大特征值及其对应的特征向量：当特征值有三位小数稳定时迭代终止。

用乘幕法求下列矩阵的按模最大特征值及其对应的特征向量：

当特征值有三位小数稳定时迭代终止。

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第6题

以下关于n阶矩阵A的特征值和特征向量的说法，错误的是（)

A.不同特征值对应的特征向量线性无关

B.不同特征向量对应的特征值也肯定不相同

C.不同特征值对应的特征向量也肯定不相同

D.n个特征值中可能有相等的

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第7题

以下关于n阶矩阵A的特征值和特征向量的说法，错误的是（)。

A.n个特征值中可能有相等的

B.不同特征向量对应的特征值也肯定不相同

C.不同特征值对应的特征向量也肯定不相同

D.不同特征值对应的特征向量线性无关

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第8题

最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA是正确的？（）

A.PCA是一种无监督的方法

B.它搜索数据具有最大差异的方向

C.主成分的最大数量

D.所有主成分彼此正交

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第9题

层次分析法的基本原理是根据具有递阶结构的目标、子目标（准则)、约束条件、部门等来评价方案，采用两两比较的方法确定判断矩阵，然后把与判断矩阵的最大特征值相对应的特征向量作为相应的系数，最后综合给出方案的权重（优先程度)。（)

此题为判断题(对，错)。

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第10题

用乘幂法求矩阵的按模最大特征值和对应的特征向量，取初始向量为（1，1，1)T精确到小数点后四位。

用乘幂法求矩阵的按模最大特征值和对应的特征向量，取初始向量为(1，1，1)^T精确到小数点后四位。

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