12、关于主成分分析和因子分析，下列描述正确的是

A.主成分是由可以观测的原始变量通过线性组合得到的新变量，而因子是假想的、不可观测的变量。

B.原始变量个数越多，需要的主成分/因子个数就越多

C.原始变量个数越多，主成分分析/因子分析的效果越好

D.主成分/因子的个数越多越好

A.A

B.B

C.C

D.D

A.PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。

B.第一主成分是原始特征的所有线性组合里是方差最大的。

C.第一主成分和第二主成分是互不相关的。

D.通过PCA方法得到的特征变换矩阵是由协方差矩阵所对应的最大的几个特征值所得到的特征向量构成的。

A.除了受公共因子的共同作用, 原始变量还受到自己的特殊因子的作用

B.因子得分一定大于零

C.进行因子分析的效果比进行主成分分析的效果好

D.根据观测到的个体的众多特征，综合成新的指标 ，进而对个体进行综合评判的是因子分析

A.主成分

B.判别函数

C.因子载荷

D.方差贡献

A.“分析”-“降维”-“因子分析”

B.“分析”-“降维”-“对应分析”

C.“分析”-“降维”-“主成分分析”

D.“分析”-“分类”-“主成分分析”