A análise de componentes principais (Principal Component
Analysis - PCA) é uma técnica consagrada para a redução de
dimensionalidade e para a identificação de padrões estruturais
lineares em conjuntos de dados.
Com relação à análise de componentes principais, analise as
afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeiras e (F) para a
falsa.
( ) Baseia-se na identificação dos autovetores da matriz de
covariâncias dos dados, permitindo ao analista determinar
direções de maiores variações nas instâncias de dados.
( ) Permite a seleção e a eliminação das dimensões referentes às
direções de maiores variações nas instâncias de dados, que por
sua vez contribuem com poucas informações úteis para a
análise do conjunto de dados.
( ) É utilizada em compressão de dados, pois permite a
representação dos dados em menos dimensões que são
facilmente interpretáveis pelo analista, sem grandes perdas de
informações.
As afirmativas são, respectivamente.