题目
A.PCA是从原空间中顺序找一组相互正交的坐标轴
B.原始数据中方差最大的方向是第一个坐标轴
C.基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法
D.奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解
第2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5题
A.数据库中的每个表都必须有一个主关键字段
B.主关键字段值是唯一的
C.主关键字可以是一个字段,也可以是一组字段
D.主关键字段中不许有重复值和空值
第7题
A.基于正交表和交互作用列表进行表头设计
B.安排试验因素的不同列间相互独立
C.正交设计没有安排试验因素的列都归入误差
D.表头设计中没有安排交互作用,则交互作用不存在
第8题
A.PCA包括了K-L变换。
B.标准PCA使用了波段的相关矩阵。
C.标准PCA使用了协方差矩阵,目标是数据压缩。
D.以相关矩阵进行的PCA计算,偏重于图像分析,所产生的结果具有更好的解释性,但失去了数据压缩的优势。
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