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Ao aplicar a técnica estatística de Análise de Componentes Principais (PCA) para a redu...
Ao aplicar a técnica estatística de Análise de Componentes Principais (PCA) para a redução de dimensionalidade de um conjunto de dados multivariados, o analista transforma as variáveis originais em um novo sistema de coordenadas. As novas variáveis resultantes desse procedimento, denominadas componentes principais, apresentam a seguinte propriedade matemática fundamental:
A
São combinações não lineares que maximizam a correlação mútua entre as dimensões remanescentes.
B
Concentram a maior parte da variabilidade dos dados nas últimas componentes geradas pelo processo de rotação.
C
Modificam a estrutura geométrica dos dados para eliminar de forma automática a presença de outliers.
D
Restringem-se à análise estrutural de matrizes formadas exclusivamente por variáveis categóricas nominais.
E
Preservam a variância total do sistema original, sendo linearmente independentes e ortogonais entre si.