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下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维（)A.LASSOB.主成分分析法C.聚类分析D.小波分析法E.线

下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维()

A.LASSO

B.主成分分析法

C.聚类分析

D.小波分析法

E.线性判别法

F.拉普拉斯特征映射

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更多“下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维（)A.LASSOB.主成分分析法C.聚类分析D.小波分析法E.线”相关的问题

第1题

下列哪些适合用来对高维数据进行降维？（)

A.LASSO

B.主成分分析法

C.特征选择

D.聚类分析

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第2题

下列（ ） 适合用来对高维数据进行降维。

A.LASSO

B.主成分分析

C.特征选择

D.聚类分析

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第3题

下列方法不适合用来对高维数据进行降维的是（）

A.主成分分析

B.聚类分析

C.多维尺度变换

D.最小二乘法

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第4题

卷积神经网络中的池化层主要用来对数据进行降维，减少数据特征。（）
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第5题

主成分分析通常用来压缩数据，进行数据降维（）
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第6题

在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好。（)
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第7题

主成份分析的作用有哪些？

A.高维数据降维

B.预测

C.综合评价

D.描述变量间的关系

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第8题

11、主成分分析的作用有哪些？

A.高维数据降维

B.预测

C.综合评价

D.描述变量间的关系

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第9题

主成份分析的作用有哪些

A.高维数据降维

B.预测

C.综合评价

D.描述变量间的关系

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第10题

以下哪些是PCA算法可以解决的问题

A.对维度较小的数据进行维度扩充

B.数据维度压缩

C.对维度大于3的数据进行可视化处理

D.对特征相关性较高的数据进行降维

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