Gabarito disponível
No que se refere aos processos de ETL (extract, transform, load) e a técnicas de pré-processamento de dados para classificação e visualização de dados, julgue os próximos itens.
A análise PCA (análise de componentes principais) é utilizada para simplificar os dados e reduzir o ruído, pois tende a equilibrar as dimensões que têm valores mais extremos (outliers).
A análise PCA (análise de componentes principais) é utilizada para simplificar os dados e reduzir o ruído, pois tende a equilibrar as dimensões que têm valores mais extremos (outliers).
Resolução comentada
O PCA é sensível a outliers e não os equilibra.
O PCA reduz a dimensionalidade e pode atenuar ruído ao reter componentes de maior variância. No entanto, é sensível a outliers, pois se baseia na variância e na covariância, e valores extremos podem distorcer os componentes. Ele não equilibra dimensões com valores extremos.
Análise das alternativas
Certo: errado, pela afirmação sobre os outliers. Errado (gabarito): o PCA não neutraliza outliers.
Referência: Técnicas de redução de dimensionalidade em ciência de dados.
Resolução comentada do VaiConcursos.