Для чего в первоначальную версию метода t-SNE (SNE) было добавлено t-распределение Стьюдента?
A) для решения проблемы скученности
B) для обобщения метода на случай линейно неразделимых классов
C) для автоматического определения числа главных компонент
D) для уменьшения переобучения
ANSWER: A
Можно ли использовать метод PCA с числом главных компонент равным числу признаков?
A) да, при этом уберем корреляцию между признаками
B) да, но при этом входные данные не будут никак преобразованы
C) нет, в этом случае матрица сингулярного разложения будет вырождена
D) нет, в этом случае алгоритм разойдется
ANSWER: A
Укажите отличие методов PCA и t-SNE
A) PCA направлен на сохранение глобальной, а t-SNE - локальной структуры данных
B) в методе PCA есть целевая функция, а в t-SNE ее нет
C) метод PCA не пригоден для визуалиации данных в отличие от t-SNE
D) метод PCA итерационный, а t-SNE нет
ANSWER: A
Укажите смысл параметра перплексити метода t-SNE
A) число близких соседей
B) число главных компонент
C) пороговое значение дисперсии
D) шаг обучения
ANSWER: A
Что понимается под проблемой скученности?
A) невозможность сохранить все расстояния между соседями при отображении в пространство меньшей размерности
B) большой объем выборки и, как следствие, много похожих элементов
C) вырожденность сингулярной матрицы при применении PCA к выборкам большой размерности
ANSWER: A
