Возможность снижения размерности признакового пространства обусловлена … (укажите 3 варианта ответа)
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитических навыков и умению работать с большими объемами данных. Программа включает теоретические модули, практические задания и разбор реальных кейсов для закрепления знаний. Подходит как для начинающих, так и для специалистов, желающих углубить свою квалификацию.
Варианты ответа:
- неинформативностью признаков, значения которых мало меняются при переходе от одного объекта к другому
- информативностью признаков, значения которых сильно меняются при переходе от одного объекта к другому
- дублированием информации по причине корреляции исходных признаков
- возможностью агрегирования исходных признаков
- невозможностью агрегирования исходных признаков
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Элементы матрицы факторных нагрузок меняются в пределах …
- Если в результате расчетов получены значения двух первых главных компонент λ1=1,928 и λ2=0,072, тогда относительный вклад первой главной компоненты в суммарную дисперсию (с точностью до 0,1) равен … %
- Если был проведен компонентный анализ по шести переменным и суммы квадратов факторных нагрузок для трех главных компонент равны 3,5, 1,3 и 0,3 соответственно, тогда относительный вклад первых двух компонент в общую дисперсию составляет … %
- Если выборочные данные о потреблении и накоплении пяти домохозяйств представлены матрицей «объект – свойство» (см. ниже), то, считая, что различия в потреблении в 4 раза важнее различий в накоплении, а сумма весовых коэффициентов равна 1, взвешенное евклидово расстояние между домохозяйствами № 1 и № 2 с точностью до 0,01 будет равно …
- Расположите в правильной последовательности этапы кластерного анализа методом k-средних: