FGV — Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados — Ciência de dados e tecnologia — 2024
Banca
FGV
Órgão
TCE-PA
Prova
TCE-PA — Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados — 2024
Ano
2024
Disciplina
Ciência de Dados
Assunto
Ciência de dados e tecnologia
Cargo
Auditor de Controle Externo - Área Administrativa - Ciência de Dados
Enunciado
A análise de componentes principais (Principal Component Analysis - PCA) é uma técnica de redução de dimensionalidade de dados utilizada em diversas aplicações, tais como em compressão de imagens e em processamento de linguagem natural. Em relação à análise de componentes principais, avalie se as afirmativas a seguir são verdadeiras (V) ou falsas. ( ) Permite a identificação de correlações e de estruturas de menor dimensionalidade na distribuição espacial dos dados, caracterizadas pelas direções onde há maior variância. ( ) Envolve o cálculo de autovalores e autovetores de matrizes de covariâncias, determinando-se as componentes principais das distribuições de dados. ( ) É adequada para identificar correlações não-lineares entre os dados de um conjunto de alta dimensionalidade, projetando estruturas em espaços vetoriais de menores dimensões. As afirmativas são, respectivamente,
Alternativas
A)
V – F – V.
B)
F – V – V.
C)
F – F – V.
D)
V – V – F.
E)
V – F – F.
Gabarito e comentário
Resposta correta: D
Gabarito definitivo da FGV: alternativa D. PCA projeta os dados em eixos ortogonais que capturam variância e pode reduzir dimensões correlacionadas. O método não garante que toda informação dos dados permaneça após truncar componentes; a sequência é V–V–F.
Gabarito definitivo da FGV: alternativa D. PCA projeta os dados em eixos ortogonais que capturam variância e pode reduzir dimensões correlacionadas. O método não garante que toda informação dos dados permaneça após truncar componentes; a sequência é V–V–F.