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奇异值分解
B:主成分分析
C:多维尺度分析
D:因子分析
线性判别分析(LDA)是一种无监督的降维方法。
主成分分析法(PCA)可以理解为是一种无监督的降维方法
主成分分析法(PCA)可以理解为是一种有监督的降维方法
线性判别分析(LDA)是一种有监督的降维方法。
主成分分析法(PCA)可以理解为是一种无监督的降维方法
B:线性判别分析(LDA)是一种有监督的降维方法。
C:线性判别分析(LDA)是一种无监督的降维方法
D:主成分分析法(PCA)可以理解为是一种有监督的降维方法
主成分分析法(PCA)可以理解为是一种无监督的降维方法
B:线性判别分析(LDA)是一种有监督的降维方法
C:线性判别分析(LDA)是一种无监督的降维方法
D:主成分分析法(PCA)可以理解为是一种有监督的降维方法
支持向量机SVM算法中的支持向量个数
B:PCA降维算法中,主成分的个数
C:回归模型中自变量的权重
D:K折交叉验证的K值
判别分析
B:聚类分析
C:因子分析
D:对应分析
循环神经网络
B:卷积神经网络
C:主成分分析(PCA)
D:贝叶斯网络
难以获得对照
B:造成分析困难
C:使病例和对照的人数都减少
D:将非混杂因素甚至是疾病的危险因子当作匹配因素 E:将无关变量列入了匹配因子
小于0
B:0.3-0.5
C:0-0.2
D:大于0.6
拼接设计
B:投射效应
C:场景设计
D:突出卖点
A、对比分析法
B、相关分析法
C、因子分析法
D、回归分析法