A redução de dimensão é o processo de redução do número de variáveis (também às vezes chamadas de recursos ou dimensões) a um conjunto de valores d...

A redução de dimensão é o processo de redução do número de variáveis (também às vezes chamadas de recursos ou dimensões) a um conjunto de valores de variáveis chamadas variáveis principais. Tomando como referência conceitos e implicações da redução da dimensionalidade, julgue as afirmativas a seguir em (V) Verdadeiras ou (F) Falsas. ( ) O excesso de variáveis preditoras pode ser um problema para a análise , justamente por ser difícil entender ou visualizar dados em quantidades muito elevadas. ( ) A alta dimensão relacionada a variáveis não tem influência na multicolinearidade, pois as variáveis preditoras jamais serão altamente correlacionadas em um ambiente de alta dimensão. ( ) Alguns dos principais usos da redução de dimensão incluem a simplificação geral do modelo, a seleção das variáveis principais e a facilitação da visualização dos dados. ( ) Aplicar a redução de dimensão a um conjunto de dados cria um conjunto de dados com menos variáveis, mantendo as características gerais do conjunto de dados. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA. Selecione uma alternativa: a) V – V – F – F. b) F – F – V – V. c) V – F – V – F. d) V – F – V – V. e) V – V – V – F.