11、主成分分析的作用有哪些？A．高维数据降维B．预测C．综合评价D．描述变量间的关系
题目
11、主成分分析的作用有哪些？
A．高维数据降维
B．预测
C．综合评价
D．描述变量间的关系
相似考题
参考答案和解析
高维数据降维;综合评价
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第1题：
蛋白C系统有哪些成分组成?各成分的作用有哪些?
正确答案: 蛋白C系统包括蛋白C、蛋白S、凝血酶调节蛋白(TM)和内皮细胞蛋白C受体(EPCR)。内皮细胞表面的EPCR可与PC结合，结合了EPCR的PC可被TM与凝血酶的复合物激活成活化蛋白C(APC)。APC与EPCR具有极强的亲和力，这种EPCR-APC复合物在PS的作用下可将因子Ⅴa和因子Ⅷa裂解，增强AT与凝血酶的结合，抑制PAI-1等途径，以完成抗凝作用。 -
第2题：
炉渣的成分有哪些？炉渣的作用有哪些？
正确答案: 炉渣的成分是SiO2、CaO、Al2O3、MgO、MnO、CaS和少量FeO，冶炼特种矿石时，还含有CaF2.、TiO2.、BaO等。
炉渣的作用：
（1）由于炉渣具有熔点低，比重小和不溶于生铁的特点，使渣铁得以分离，保持高炉的正常生产。
（2）能去除生铁中的硫并有利于选择或抑制Si、Mn等元素的还原故炉渣具有调整和控制生铁成分和质量的功能。
（3）初渣的生成形成了软熔带和滴落带，对炉内煤气流的分布及炉料的下降均产生影响。因此，炉渣的性质和数量，生成的位置对炉料顺行和炉缸热制度起着直接作用。
（4）炉渣随着在炉墙上形成“渣皮”，对炉衬起保护作用。但另一方面也可能对炉衬产生一定的侵蚀作用，因此，炉渣的成分和性质直接影响着高炉的寿命。 -
第3题：
什么是方差贡献率？方差贡献率在主成分分析中的作用是什么？
正确答案: 贡献率（%）=贡献量（产出量，所得量）/投入量（消耗量，占用量）×100%，方差贡献率是分析各因子作用大小的程度，公共因子对每一分量提供的方差的总和。 -
第4题：
主成分分析中，仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为（）。
- A、单一成分
- B、独立成分
- C、特殊成分
- D、公共成分
正确答案:C -
第5题：
生物质的元素分析成分有哪些？生物质的组成成分如何表示？
正确答案: 元素分析成分有碳、氢、氧、氮、硫、磷、钾和灰分等
表示方法有应用基、分析基、干燥基和工业分析法之分。
应用基：按实际进入炉灶的燃料取样分析计算所得到组成成分的质量分数，表示是在该成份符号右上角加“y”，如Cy，由于自由水变化幅度很大，该表示法仅在具体做测试计算时使用，不便作为手册、资料上的数据查用。
分析基：以风干燃料为基准，分析化验计算后所得的各元素组成成分的百分数值，这是一般资料上给出的数据，分析基以成分右上角加“f”表示，如Cf
干燥基：干燥基是以完全干燥的燃料为基准进行测定计算的，它是在元素右上角加“g”表示，如Cg
工业分析法：也称近似分析法，它不是测定各元素含量而是测定燃料的水分（W），灰分（A），挥发分（V），固定碳（C）的含量，以表示燃料的主要燃烧特性指标。 -
第6题：
主成分分析
正确答案: 寻找反映多个变量的独立的综合指标。主成分个数等于变量个数，但是一般去前几个。 -
第7题：
问答题蛋白C系统有哪些成分组成?各成分的作用有哪些?正确答案： 蛋白C系统包括蛋白C、蛋白S、凝血酶调节蛋白(TM)和内皮细胞蛋白C受体(EPCR)。内皮细胞表面的EPCR可与PC结合，结合了EPCR的PC可被TM与凝血酶的复合物激活成活化蛋白C(APC)。APC与EPCR具有极强的亲和力，这种EPCR-APC复合物在PS的作用下可将因子Ⅴa和因子Ⅷa裂解，增强AT与凝血酶的结合，抑制PAI-1等途径，以完成抗凝作用。解析： 暂无解析 -
第8题：
问答题试述主成分分析的基本思想。由协方差矩阵出发和由相关系数矩阵出发求主成分有何不同？正确答案： 主成分分析的基本思想是构造原始变量的适当的线性组合，以产生一系列互不相关的新变量，从中选出少量几个新变量并使它们含有足够多的原始变量带有的信息，从而使得用这几个新变量代替原始变量分析问题和解决问题成为可能。 一般而言，对于度量单位不同的指标或是取值范围彼此差异非常大的指标，我们不直接由其协方差矩阵出发进行主成分分析，而应该考虑将数据标准化，由相关阵出发求解主成分。对同度量或是取值范围在同量级的数据，还是直接从协方差矩阵求解主成分为宜。相关阵求得的主成分与协差阵求得的主成分一般情况是不相同的。实际表明，这种差异有时很大。由协方差阵出发求解主成分所得的结果及由相关阵出发求解主成分所得的结果有很大不同，所得主成分解释原始变量方差比例与主成分表达式均有显著差别，且两者之间不存在简单的线性关系。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题因子分析与主成分分析有何区别与联系？正确答案： 联系：均是降维的处理变量（样品）的方法；
区别：因子分析是把变量表示成各个因子的线性组合，而主成分分析是把主成分表示成变量的线性组合。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题主成分有哪些基本性质？正确答案： （1）每一个主成分都是原始变量的线性组合；
（2）主成分的数目大大小于原始变量的数目；
（3）主成分保留了原始变量所包含的绝大部分信息；
（4）各个主成分之间互不相关。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题试述根据协差阵进行主成分分析和根据相关阵进行主成分分析的区别。正确答案： 从相关阵求得的主成分与协差阵求得的主成分一般情况是不相同的。从协方差矩阵∑出发的，其结果受变量单位的影响。主成分倾向于多归纳方差大的变量的信息，对于方差小的变量就可能体现得不够，也存在“大数吃小数”的问题。实际表明，这种差异有时很大。我们认为，如果各指标之间的数量级相差悬殊，特别是各指标有不同的物理量纲的话，较为合理的做法是使用R代替∑。对于研究经济问题所涉及的变量单位大都不统一，采用R代替∑后，可以看作是用标准化的数据做分析，这样使得主成分有现实经济意义，不仅便于剖析实际问题，又可以避免突出数值大的变量。解析： 暂无解析 -
第12题：
问答题主成分有哪些应用？正确答案： 它的主要作用是降维，因此应用范围比较广泛，举个例子，衡量一个城市的综合发展指数涉及到的变量参数相当多，但是如果运用主成分的思想，只需要考虑较少的变量样品就好，一般选择GDP指数、环境指数、人口、面积等。解析： 暂无解析 -
第13题：
煤的工业分析成分有哪些？
正确答案: 煤的工业分析成分有水分（W）、灰分（A）、挥发分（V）、固定碳（FC）组成。 -
第14题：
欠费构成分析的内容有哪些？
正确答案: （1）欠费分类分析
（2）欠费户构成分析
（3）财务应收帐款余额与欠费差距及占应收电费比例分析
（4）破产用户：进入破产程序的用户欠费分析。 -
第15题：
主成分分析主要应用在哪些方面？
正确答案:主成分分析往往不是目的，而是达到目的的一种手段，即某些研究的中间过程。主要用途为：
① 在多元回归中，主要解决变量间的共线性问题，避免回归稀疏的不合理现象。
② 在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数，即降维。
③ 在综合评价中，还可以作为确定变量权重的依据。 -
第16题：
简述主成分分析原理与作用
正确答案: 主成分分析：是采用一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，这种将多个变量化为少数几个互不相关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
原理：主成分分析要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量。通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量。如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为F1，使其尽可能多地反映原来变量信息，F1越大，表示包含的信息越多，因此在所有线性组合中F1应该是方差最大的，称为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来所有变量的信息，再选取F2即第二个线性组合，为了有效反映原来信息，F1已有的信息不需要出现在F2中，那么F2记为第二主成分，以此类推。
应用：如系统评估，由于系统评估是指对系统运营状态做出评估，而评估一个系统的运营状态往往需要考察许多应用变量，因此利用主成分分析可以将一个多变量的问题综合成一个单变量形式。此外还可以与回归分析结合，进行主成分回归分析，以及进行挑选变量，选择变量子集合的研究。 -
第17题：
注射剂的常规分析项目有哪些？常见附加成分有哪些？这些附加成分对哪些含量测定方法有干扰？如何排除干扰？
正确答案:常规分析项目有：装量；装量差异；可见异物；无菌；热原；细菌内毒素；不溶性微粒。
附加剂一般有渗透压调节剂、pH值调节剂、增溶剂、抗氧剂、抑菌剂等。
有干扰的有：抗氧剂有亚硫酸钠、亚硫酸氢钠、焦亚硫酸钠等。常用的抑菌剂及其浓度（g/ml）为苯酚0.5%、甲酚0.3%、三氯叔丁醇0.5%等。
抑菌剂用量应能抑制注射液内微生物的生长。加有抑菌剂的注射液，仍应用适宜的方法灭菌。注射量超过5ml的注射液，添加的抑菌剂必须特别审慎选择。供静脉（除另有规定外）或椎管注射用的注射液，均不得添加抑菌剂。 -
第18题：
生物质组成成分的工业分析成分有哪些？
正确答案: 水分挥发分灰分固定碳 -
第19题：
问答题主成分分析主要应用在哪些方面？正确答案： 主成分分析往往不是目的，而是达到目的的一种手段，即某些研究的中间过程。主要用途为：
① 在多元回归中，主要解决变量间的共线性问题，避免回归稀疏的不合理现象。
② 在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数，即降维。
③ 在综合评价中，还可以作为确定变量权重的依据。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题主成分分析与因子分析有哪些应用？正确答案： 主成分分析是构造原始变量的适当线性组合，以产生一系列互不相关的变量，并从中选取少量几个新变量来分析和解决问题，例如高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。利用主成分分析既可以大大减少参与建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。能够有效降低变量维数。 因子分析是主成分分析的推广，它也是利用降维的思想，从研究原始变量相关矩阵内部结构出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的 多元统计分析方法。例如，某企业招聘人才，对每位应聘者进行外贸、申请书的形式、专业能力、讨人喜欢的能力、自信心、洞察力、诚信、推销本领、经验、工作态度、抱负、理解能力、潜在能力、实际能力、适应性的15个方面考核。这15个方面可归结为应聘者的表现力、亲和力、实践经验、专业能力4个方面，每一方面称为一个公告因子。企业可根据这4个公共因子的情况来衡量应聘者的综合水平。解析： 暂无解析 -
第21题：
单选题数理统计分析模型包括（）A主成分分析
B层次分析法
C系统聚类分析
D主成分分析，层次分析法，系统聚类分析
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题简述主成分分析原理与作用正确答案： 主成分分析：是采用一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息，而且彼此之间互不相关，这种将多个变量化为少数几个互不相关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
原理：主成分分析要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量。通常，数学上的处理方法就是将原来的变量做线性组合，作为新的综合变量。如果将选取的第一个线性组合即第一个综合变量记为F1，使其尽可能多地反映原来变量信息，F1越大，表示包含的信息越多，因此在所有线性组合中F1应该是方差最大的，称为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来所有变量的信息，再选取F2即第二个线性组合，为了有效反映原来信息，F1已有的信息不需要出现在F2中，那么F2记为第二主成分，以此类推。
应用：如系统评估，由于系统评估是指对系统运营状态做出评估，而评估一个系统的运营状态往往需要考察许多应用变量，因此利用主成分分析可以将一个多变量的问题综合成一个单变量形式。此外还可以与回归分析结合，进行主成分回归分析，以及进行挑选变量，选择变量子集合的研究。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题Factor(因素分析)过程与PRINCOM(主成分分析)过程有何异同之处？正确答案： 主成分分析是从多变量的样本中提炼出少数几个综合变量(指标)来解释原来较多的变量(指标)。Factor(因素分析)正是采用主成分分析的这个原理。但是Factor(因素分析)又比主成分分析要求更高。Factor(因素分析)不仅要求变量个数最小化，而且要求Factor个数也最小化。解析： 暂无解析 -
第24题：
问答题主成分分析的作用体现在何处？正确答案： 一般说来，在主成分分析适用的场合，用较少的主成分就可以得到较多的信息量。以各个主成分为分量，就得到一个更低维的随机向量；主成分分析的作用就是在降低数据“维数”的同时又保留了原数据的大部分信息。解析： 暂无解析