PCA 原理中，找出第一个主成分的方向，也就是数据方差最大的方向。
举一反三
- 在主成分分析法中，第一主成分是散布矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向，也是数据的方差最大的方向。
- 最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA是正确的 A: PCA是一种无监督的方法 B: .它搜索数据具有最大差异的方向 C: 主成分的最大数量 D: .所有主成分彼此正交
- 最常用的降维算法是PCA，以下关于PCA的说法中正确的是（） A: PCA是一种无监督的方法 B: 它搜索数据具有最大差异的方向 C: 主成分的最大数量<=特征能数量 D: 所有主成分彼此正交
- 以下关于主成分分析的描述正确的有（） A: 主成分分析选取能够最大化解释数据变异的成分 B: 在主成分分析中，对应最大特征值的特征向量，其方向正是协方差矩阵变异最大的方向 C: 主成分分析算法中第一个主成分对应的λ不应超过1 D: 我们一般使得保留的前k个主成分累计能够解释数据80%以上的变异
- 主成分分析中提取出来的第一主成分的方差贡献率最大。