多维标度分析非度量法的特点不包括（）。
A: 可以拟合单调增加的非线性关系。
B: 拟合维度k需要实现给定
C: 通过压缩指数寻找合理的维度k
D: 通过矩阵求特征根和特征向量求解
A: 可以拟合单调增加的非线性关系。
B: 拟合维度k需要实现给定
C: 通过压缩指数寻找合理的维度k
D: 通过矩阵求特征根和特征向量求解
D
举一反三
- 多维标度分析非度量法的特点不包括
- 如果多维标度分析的距离矩阵D 非欧氏型则（ ）。 A: 可求得D 的构造点 B: 只能求得D 的拟合构造点 C: 古典解释唯一的 D: 求特征值和特征向量
- 如果多维标度分析的距离矩阵D是欧式型的，则（ ）。 A: 必须求n×p阶D的构造点 B: 若p较大时，也可选择求D的拟合构造点 C: 古典解释是唯一的 D: 求特征值和特征向量
- 设[img=11x19]18034a7b2e23043.png[/img]是矩阵A的特征方程的2重根，则A的属于[img=11x19]18034a7b3674fff.png[/img]的线性无关的特征向量的个数k,满足 A: k=2 B: k<2 C: k[img=14x21]18034a7b3f931ea.png[/img]2 D: k>2
- Origin中提供的数据拟合方法有()。 A: 线性拟合 B: 多项式拟合 C: 指数拟合 D: 自定义拟合
内容
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最小二乘法适用于直接拟合线性趋势模型,某些非线性趋势通过一定的变量变换后也能用此法拟合模型。
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非度量法多维标度的R语言函数是
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利用Origin可以给进行线性非线性拟合
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A．确定性关系B．线性关系C．非确定性关系D．非线性关系
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非线性最小二乘拟合指拟合函数为（ ） A: 未知参数的非线性函数 B: 未知参数的线性函数 C: 未知参数的非多项式函数