Questões sobre Análise Multivariada

Com base nessas informações, julgue o próximo item.

Os autovalores representam as cargas fatoriais das componentes principais.

Com base nessas informações, julgue o próximo item.

A primeira componente principal explica 44% da variação total dos dados.

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

O K-means exige a definição do número de clusters como parâmetro de entrada e tem um desempenho eficiente em grandes conjuntos de dados, mas é sensível a outliers e só funciona bem para clusters esféricos e de densidade semelhante. 

Acerca de técnicas utilizadas na ciência de dados, julgue o item a seguir. 

A PCA (análise de componentes principais) é uma técnica que transforma variáveis correlacionadas em componentes principais ortogonais, o que permite a redução da dimensionalidade dos dados; a seleção dos componentes principais é realizada com base na variância explicada por cada componente. 

Com relação a imagens térmicas, tratamento e análise de sinais, processamento de imagens e espectroscopia de emissão por plasma induzido por laser (LIBS), julgue o próximo item. 

Métodos como a análise de componentes principais (PCA) ou a análise de componentes independentes (ICA) são usados para reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados espectrais, facilitar a visualização e identificar padrões ocultos para a caracterização de substâncias.