题目
第1题
第3题
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
第4题
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
第5题
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
第6题
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
第8题
A.维度规约降维后,数据的概率分布无需接近原数据的概率分布。
B.维度规约的目标是搜索到最小的、最有效的属性集。
C.逐步向前选择和逐步向后删除是维度规约的搜索策略。
D.决策树归纳是维度规约的搜索策略。
第9题
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