对Fisher线性判别方法描述正确的有（ ）
A: 可以把d维空间的样本投影到一维空间，然后在此空间上对模式进行分类
B: 在一般情况下，总能找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开的最好
C: 在一维空间里不同类样本尽可能分得开些，即希望两类均值之差越大越好
D: 同时也希望同一类样本尽可能密集，即类内离散度越小越好
A: 可以把d维空间的样本投影到一维空间，然后在此空间上对模式进行分类
B: 在一般情况下，总能找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开的最好
C: 在一维空间里不同类样本尽可能分得开些，即希望两类均值之差越大越好
D: 同时也希望同一类样本尽可能密集，即类内离散度越小越好
举一反三
- 下面关于fisher线性判别准则的说法中错误的是 A: fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间 B: 将样本从多维空间向一维空间投影的方向是不唯一的。 C: 经过fisher准则投影后得到的最佳投影方向就是投影后两类样本的分类面 D: 好的投影方向应该使不同类别的样本均值之差尽量大，类内的样本尽量聚集。
- fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。（ ）
- fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。 A: 正确 B: 错误
- Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在哪个空间进行（） A: 二维空间 B: 一维空间 C: N-1维空间 D: 多维空间
- Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（）中进行。 A: 二维空间 B: 一维空间 C: N-1维空间