11、主成分分析的作用有哪些？

A.主成分分析和因子分析都属于降维技术

B.原始变量间的相关性越强，主成分分析或者因子分析的效果越好

C.既可以对变量进行因子分析，也可以对样品进行因子分析

D.主成分分析和因子分析的本质是一样的

A.主成分

B.判别函数

C.因子载荷

D.方差贡献

A.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关（与数据类别标签无关）

B.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关（与数据本身维度无关）

C.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

D.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

A.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关（与数据类别标签无关）

B.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关（与数据本身维度无关）

C.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

D.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

A.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关（与数据类别标签无关）

B.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关（与数据本身维度无关）

C.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1

D.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

A.“分析”-“降维”-“因子分析”

B.“分析”-“降维”-“对应分析”

C.“分析”-“降维”-“主成分分析”

D.“分析”-“分类”-“主成分分析”