A seleção de subconjunto de atributos é um método de redução de dimensionalidade em que irrelevantes, fracamente relevantes, redundantes atributos ...

Analisando a descrição da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) para seleção de subconjunto de atributos, podemos identificar a ideia central e como ela pode ser interpretada. A PCA tem como objetivo correlacionar todos os elementos em componentes principais, que são combinações lineares dos atributos originais. Esses componentes principais capturam a maior parte da variabilidade dos dados, permitindo a redução da dimensionalidade. Analisando as opções: a) Correlacionar todos os elementos em componentes principais. Pode ser interpretada analisando a característica mais relevante em cada componente. - Esta opção não reflete corretamente a ideia central da PCA. b) Correlacionar todos os elementos em componentes principais. Pode ser interpretada analisando a observação mais importante do conjunto de dados. - Esta opção também não reflete corretamente a ideia central da PCA. c) Correlacionar todas as observações em componentes principais. Pode ser interpretada analisando a tupla mais relevante em cada componente. - Esta opção confunde o conceito de elementos e observações em relação aos componentes principais. d) Identificar as métricas de distância entre cada componente. Pode ser interpretada analisando a distância de cada elemento entre os demais. - Esta opção não está relacionada à PCA. e) Selecionar as observações com mais outliers do conjunto de dados. Pode ser entendida como uma seleção de ruídos ou valores espúrios. - Esta opção não está relacionada à PCA. Portanto, a ideia central da técnica de Análise de Componentes Principais (PCA) é correlacionar todos os elementos em componentes principais, e ela pode ser interpretada analisando a observação mais importante do conjunto de dados. Assim, a alternativa correta é: b) Correlacionar todos os elementos em componentes principais. Pode ser interpretada analisando a observação mais importante do conjunto de dados.