A.主成分分析要学习一个映射矩阵，其大小是d×l
B.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量，这l个d维向量之间彼此相关
C.在主成分分析中，我们将带约束的最优化问题，通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题
D.每个原始数据的维数大小从d变成了l
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第1题
A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法
B.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
C.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)
D.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)
第2题
A.特征人脸方法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法
B.特征人脸之间的相关度要尽可能大
C.每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大
D.特征人脸方法是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像
第3题
A.在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度
B.主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大
C.在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”
D.主成份分析是一种特征降维方法
第4题
A.A.主成分分析中每个主成分相应的系数唯一，而因子分析中每个因子相应的系数不唯一
B.B.主成分分析可以处理降维，而因子分析不可以
C.C.因子分析可以处理降维，而主成分分析不可以
D.D.主成分分析中每个主成分相应的系数不唯一，而因子分析中每个因子相应的系数唯一
第5题
B.在主成份分析的降维过程中，尽可能将数据向方差最大方向进行投影，使得数据所蕴含信息没有丢失，彰显个性
C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法
D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法，其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像，进而实现人脸识别
第6题
A.保证映射投影(即降维后)所得结果相关度最大以及投影后结果方差最大
B.保证映射投影方向之间的方差最大以及投影方向正交(以去除冗余度)
C.保证映射投影(即降维后)所得结果方差最大以及投影方向正交(以去除冗余度)
D.保证映射投影(即降维后)所得结果冗余度最小以及投影后结果方差最大
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