A As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 100% da informação.
B As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para a redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois as dimensões são iguais.
C As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 100% da explicação dos dados.
D As dimensões dos dados são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um resultado ruim, pois perdemos 50% da explicação dos dados.
E As dimensões dos dados não são igualmente importantes; o uso do PCA para redução de dimensionalidade vai produzir um excelente resultado pois as dimensões possuem 50% da informação.