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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 。
特征
分析法
特征提取
发布时间:
2024-03-27 12:31:04
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1.
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。 选项: A:正确; B:错误
6.
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
7.
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。 选项: A:算法阶段 B:整合阶段 C:训练阶段 D:预测阶段
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.
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
10.
主成分分析法是对针对类别可分性,对已经有的特征进行特征降维的方法。 选项: A、正确 B、错误
11.
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
12.
以下不属于特征提取技术中的特征类型的是( )。选项: A:静态特征 B:动态特征 C:参数特征 D:属性特征
13.
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
14.
下面关于PCA算法的说法中错误的是 选项: A: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。; B:第一主成分是原始特征的所有线性组合里是方差最大的。; C:第一主成分和第二主成分是互不相关的。; D:通过PCA方法得到的特征变换矩阵是由协方差矩阵所对应的最大的几个特征值所得到的特征向量构成的。
15.
主成分分析中,特征值的和与原数据的方差的关系是
16.
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。
17.
主成分分析法中,数学变换后,新的主成分变量的个数与原变量的个数关系是
18.
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
19.
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:最小噪声分离变换; D:缨帽变换
20.
主成分分析中,特征值反映的是下面哪个信息选项: A:第i个主成分的均值 B:原始数据的方差 C:第i个主成分的方差 D:原始数据的均值
21.
常用的光谱特征提取方法有哪些? 选项: A:小波变换 B:主成分变换 C:缨帽变换 D:最小噪声分离变换
22.
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:最小噪声分离变换; D:缨帽变换
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