主成分分析的主要步骤包括（)

A.不同特征值对应的特征向量线性无关

B.不同特征值对应的特征向量也肯定不相同

C.不同特征向量对应的特征值也肯定不相同

D.n个特征值中可能有相等的

A.主成分分析是考察多个定量变量之间相关性的一种多元统计方法

B.主成分分析目的是通过对原始变量的线性组合，提取几个彼此独立的新变量

C.主成分分析在不损失原始主要信息的前提下，避开了变量间的共线性问题，从而便于对数据进行深入分析

D.以上都对

E.以上都不对

A.A.通过因子负荷的结果，弄清原始变量间的某些关系

B.B.通过主成分分析法构造回归模型

C.C.对样本进行分类

D.D.降低所研究的数据空间的维数

A.利用标准化的数据计算的相关阵R的特征值对应的单位特征向量

B.可以根据因子载荷aij的大小命名公共因子

C.反映了第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性

D.反映的是特征值的大小

E.Xi与Fj的相关系数

A.在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度

B.主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大

C.在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”

D.主成份分析是一种特征降维方法

A.相关系数矩阵

B.反映像相关矩阵

C.巴特利特球度检验

D.KMO检验

A.样本量越大,样本特征值推断总体的风险越小

B.样本量越小，样本特征值推断总体的风险越小

C.样本量大小和样本特征值推断总体的风险，没有关系

D.样本量大小和样本特征值推断总体的风险，关系不确定

A.A.极差规格化变换

B.B.标准化变换

C.C.对数变换

D.D.中心化变换