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使用主成分分析法进行数据属性特征提取中,每个新的特征是原有特征的 。
发布时间:
2024-03-27 12:31:04
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1.
中国大学MOOC: 使用主成分分析法进行数据属性特征提取中,每个新的特征是原有特征的 。
2.
( )是指对描述对象的属性进行重新组合,获得一组反映事物本质的少量的新的属性的过程。( )是指从属性集合中选择那些重要的、与分析任务相关的子集的过程。选项: A:特征提取;特征选择; B:特征选择;特征提取; C:数据提取;数据选择; D:数据选择;数据提取
3.
机器学习的()是使用新的数据进行特征提取和选择,将生成的特征数据输入训练好的模型当中,得到预测结果
4.
在主成分分析法中,第一主成分是散布矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向,也是数据的方差最大的方向。选项: A:正确; B:错误
5.
在主成分分析法中,第一主成分是散布矩阵的最大特征值对应的特征向量的方向,也是数据的方差最大的方向。A.正确B.错误
6.
下面关于特征提取的说法中错误的是:A.()特征提取不仅可以降低特征空间的维度,还可以消除特征之间的相关性。B.()特征提取是通过特征变换将原来的高维特征转换为低维特征。C.()PCA()算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合,新特征之间是线性相关的。D.()特征提取的过程是通过训练样本求取特征变换矩阵的过程
7.
人脸特征提取是对人脸进行( )的过程。 选项: A:特征建模 B:特征采集 C:数据分类 D:数据标注
8.
关于特征提取和特征选择的描述,正确的是 选项: A:特征选择就是选择重要特征子集,删除其余特征 B:特征提取是指由原始特征形成较少的新特征 C:特征选择和特征提取都属于特征工程的重要方法 D:PCA属于特征提取中的线性降维方法
9.
机器学习的( )是使用新的数据进行特征提取和选择,将生成的特征数据输入训练好的模型当中,得到预测结果。A.算法阶段B.整合阶段C.训练阶段D.预测阶段
10.
以下不属于特征提取技术中的特征类型的是( )。 选项: A、动态特征 B、参数特征 C、静态特征 D、属性特征
11.
中国大学MOOC: 为了使用主成分分析法(principal component analysis) 对iris数据集进行特征降维,以便于数据的二维平面可视化。 则下面哪一条import语句不是必须的?
12.
下列关于主成分分析法( )说法正确的是?(ABD) 选项: A:进行主成分分析之前要对数据进行中心化 B:要选出方差最大的作为主成分 C:要选出方差最小的作为主成分 D:主成分分析法可用于低维数据的可视化处理
13.
下列对于特征提取描述正确的是()。选项: A:特征提取是指获取图像特征信息的操作。; B:特征提取只能提取图像的自然特征。; C:特征提取只能提取图像的人工特征。; D:特征提取提取的是图像的特征参数。
14.
主成分分析法的作用是选出数据点中最重要、影响最大的属性。
15.
图像特征提取的常用方法有( )。 选项: A:颜色特征提取 B:位置特征提取 C:形状特征提取 D:纹理特征提取
16.
常用的光谱特征提取方法有哪些? 选项: A:主成分变换 B:小波变换 C:缨帽变换 D:最小噪声分离变换
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