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相关试题
- 1.LDA(线性区别分析)与PCA（主成分分析）均是降维的方法，下面描述不正确的是（ ） 选项： 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
- 2.数据抽象包含哪些方法（）A.数据聚类B.数据降维C.数据降维D.数据简化
- 3.[多选题](10分)数据抽象包含哪些方法()A、数据聚类B、数据降维C、数据降维D、数据简化
- 4.下列关于数据降维的说法不正确的是（）选项： A:神经网络算法不能用于数据降维。; B:原始数据可能包含数以百/千/万计的属性，大部分情况下会有很多属性与任务不相关，是冗余的，数据降维可以提高数据质量，提升数据挖掘和机器学习的效率及精度。; C:数据降维的方法包括人工降维和自动降维，其中自动降维又分为维度规约和数据压缩 。; D:维度规约又称又称特征选择, 就是要删除冗余无用的属性；被保留的属性仍保持原有的物理意义。
- 5.数据抽象包含哪些方法（ ）A. 数据聚类 B. 数据降维 C. 数据降维 D. 数据简化正确答案：B C D 选项： A、特征选取 B、数据降维 C、数据聚类 D、数据简化
- 6.数据抽象包含哪些方法（ ）A. 数据聚类 B. 数据降维 C. 数据降维 D. 数据简化正确答案：B C D选项： A:数据聚类 B:数据降维 C:特征选取 D:数据简化
- 7.数据抽象包含哪些方法（ ）A.数据聚类B.数据降维C.数据降维D.数据简化正确答案：B C DA.特征选取B.数据降维C.数据聚类D.数据简化
- 8.当原始数据的指标数目太多，不容易进行指标评价或建模时，以下哪个方法可以用来对数据降维？选项： A:主成分分析方法; B:回归分析方法; C:综合评价方法; D:时间序列模型
- 9.以下关于降维的说法中，不正确的是？ 选项：A、降维是通过某种数学变换将原始的高维属性空间转变成一个低维“子空间”B、降维不会对数据产生损伤C、维数过高的数据较大，所以需要降维D、降维后的低维空间中样本密度大幅提高，距离计算也变得更为容易
- 10.数据降维有哪些常用的方法？
- 11.高维数据可视化，首先要对数据进行什么操作? 分类聚类降维过滤与降维
- 12.以下不是数据降维方法的是()
- 13.掌握PCA的数据降维方法
- 14.数据降维方法一般分为哪些种类
- 15.数据降维方法一般分为哪些种类?()
- 16.数据抽象包含哪些方法（ ）选项： A:数据聚类 B:数据降维 C:特征选取 D:数据简化
- 17.下列哪些适合用来对高维数据进行降维？
- 18.下列哪些适合用来对高维数据进行降维？
- 19.数据抽象包含哪些方法()A．数据聚类B．数据降维C．特征选取D．数据简化
- 20.聚类算法是用于什么类型的无监督学习任务？ 选项： A:特征选择 B:数据降维 C:数据分类 D:数据分组
- 21.PCA是一种常用的降维方法，以下关于PCA的描述中错误的是 选项： A:PCA的名称是主成分分析 B:PCA降维后的特征之间都是相互独立的 C:PCA降维的本质是通过线性变换将数据投影到低维空间中 D:PCA保留下来的都是原数据特征中方差比较大的特征
- 22.数据降维可以把大量数据分成不同的类别，降低分析复杂度便于可视化 选项： A:对 B:错
