Ao realizar uma Análise Fatorial por Componentes Principais (PCA) em um conjunto de dados de desempenho de sistemas de TI, é comum observar a necessidade de selecionar um número adequado de componente

Question

Ao realizar uma Análise Fatorial por Componentes Principais (PCA) em um conjunto de dados de desempenho de sistemas de TI, é comum observar a necessidade de selecionar um número adequado de componentes principais para representação. Um critério frequentemente utilizado para essa seleção é o 'critério de Kaiser'. Descreva a aplicação do critério de Kaiser na PCA.

Accepted Answer

Selecionar todos os componentes principais cujos autovalores sejam maiores que 1.

Answer

Selecionar todos os componentes principais cujos autovalores sejam maiores que a média de todos os autovalores.

Answer

Manter apenas o primeiro componente principal, pois ele sempre explica a maior parte da variância.

Answer

Continuar selecionando componentes principais até que a variância acumulada explicada atinja um limite pré-definido, como 95%.

Answer

Basear a seleção na inspeção visual de um gráfico de 'scree plot', escolhendo o ponto de 'cotovelo'.

Questão 20455 — Tecnologias da Informação

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