第十二章单元测试
若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？
以下这幅散点图，没有使用哪种视觉通道？
请选出如图平行坐标系中蓝色线所表示的数据点
若有一个数据集，每个数据点有5个属性，以下哪种可视化技术最适用于表示其属性两两之间的相关性呢 ( )
请选出相关性较强的属性 （ ）
平行坐标系有哪些特点？ （ ）
主成分分析法主要关注的指标是什么？
像素图中颜色的使用对可视化结果的影响不大。
主成分分析法的作用是选出数据点中最重要、影响最大的属性。
像素柱状图内，一个柱子内部能表示两种属性的变化趋势。
A:因子分析 B:主成分分析 C:多维尺度分析 D:奇异值分解
答案:多维尺度分析
A:形状 B:尺寸 C:位置 D:颜色
A:(1945,0.5%,0.1%,0.68%,0.63,Yes,Yes) B:(2015,0.5%,0.6%,0.68%,0.63%,Yes,Yes) C:(2008,0.2%,0.4%,0.10%,0.63,No,Yes) D:(2015,0.5%,0.6%,0.60%,0.10%,Yes,No)
A:平行坐标系 B:降维投影后使用二维散点图进行可视化 C:像素图 D:散点图矩阵
A:Petal Length 和 Petal Width B:Sepal Length 和 Petal Length C:Sepal Width 和 Petal Width D:Sepal Length 和 Sepal Width E:Sepal Length 和 Petal Width
A:使用线来表示数据点 B:能展现相邻属性的相关性 C:交互灵活 D:布局较散点图矩阵更紧凑
A:投影坐标内的方差 B:所有属性的均值 C:所有属性的方差 D:投影坐标之间的协方差
A:对 B:错
A:对 B:错
A:对 B:错
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