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[主观题]

44、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 。

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第1题

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 。
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第2题

16、()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。

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

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第3题

在使用主成分分析法进行数据属性特征提取中,在对数据集进行中心化处理后,为了去除冗余和降低噪音,应将协方差矩阵非对角线上的元素化为()。

A.0

B.-1/2

C.1/2

D.不用处理

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第4题

【单选题】下面不属于创建新属性的相关方法的是: ()

A.特征提取

B.特征修改

C.映射数据到新的空间

D.特征构造

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第5题

14、在使用主成分分析法进行数据属性特征提取中,在对数据集进行中心化处理后,为了去除冗余和降低噪音,应将协方差矩阵非对角线上的元素化为()。

A.-1/2

B.0

C.1/2

D.不用处理

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第6题

105、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。
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第7题

下面关于PCA的说法中,错误的是:

A.PCA算法是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征,它们是原有特征的线性组合,并且相互之间是不相关的。

B.主成分分析的目的是将多个原始特征压缩为互不相关的少数综合特征的过程。

C.通过PCA方法得到的新特征能够完全表达原始特征的信息。

D.主成分分析方法需要计算原始特征的协方差矩阵或自相关矩阵。

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第8题

下面关于PCA算法的说法中错误的是

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。

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第9题

104、特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。
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