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Em ciência de dados, a matriz de covariância é amplamente...
Em ciência de dados, a matriz de covariância é amplamente empregada em técnicas como Análise de Componentes Principais (PCA) para descrever a variabilidade conjunta entre variáveis. Nesse contexto, assinale a alternativa correta.
A
A matriz de covariância padroniza automaticamente as variáveis numéricas do modelo, reduzindo diferenças de escala entre os atributos.
B
Os elementos da diagonal principal medem coeficientes de correlação linear das colunas, indicando, de forma direta, a dependência estatística entre variáveis distintas.
C
Os elementos externos da matriz representam as variâncias individuais da amostra, quantificando, de forma direta, as dispersões de cada variável de interesse.
D
A matriz de covariância mapeia apenas relações não lineares dos dados observados, descrevendo, de forma direta, as dependências estatísticas não lineares calculadas.
E
A matriz de covariância possui variâncias na diagonal principal e covariâncias nas demais posições, descrevendo, de forma direta, a variabilidade conjunta dos atributos.