关于降维，下列说法错误的是（ ）。
A: 降维后的数据集的维度将比降维前少
B: 有效降维能减少冗余信息，提高模型精度和运行效率
C: 特征选择不会改变数据，仅从原有变量中找出主要变量
D: 特征提取从原有数据中提取主要成分，不会改变原有数据
A: 降维后的数据集的维度将比降维前少
B: 有效降维能减少冗余信息，提高模型精度和运行效率
C: 特征选择不会改变数据，仅从原有变量中找出主要变量
D: 特征提取从原有数据中提取主要成分，不会改变原有数据
D
举一反三
- 下列关于降维说法正确的有( )。 A: PA 是根据方差这一属性降维的 B: 降维可以防止模型过拟合 C: 降维降低了数据集特征的维度 D: 降维方法有 PLA 等
- 当数据集的原始维度和数据集内在的本征维度相同时，使用PCA进行降维，降维后的数据不会丢失重要的信息。
- 以下关于PCA说法错误的是（） A: 会舍弃原有数据、创造新的变量 B: 常用于数据降维 C: 数据维数压缩，会损失少量信息 D: 是有监督学习方法
- 主成分分析的步骤是（ ）。 A: 中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集 B: 中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集 C: 计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集 D: 计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集
- 数据抽象包含哪些方法（） A: 数据聚类 B: 数据降维 C: 数据降维 D: 数据简化正确答案：BCD E: 特征选取 F: 数据降维 G: 数据聚类 H: 数据简化
内容
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LDA(线性区别分析)与PCA（主成分分析）均是降维的方法，下面描述不正确的是（ ） A: 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） B: 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） C: 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 D: PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法
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数据缩减主要包括如下 A: 降维 B: 分类 C: 降数据 D: 数据压缩
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数据预处理包括()。 A: 合并 B: 采样 C: 特征选择 D: 降维
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下列关于因子分析的说法中，不正确的是() A: 因子分析的主要目的在于降维，即减少变量个数 B: 因子分析往往要求原有变量间存在显著的相关性 C: 通过因子分析提取出来的新变量之间一般不存在显著的相关性 D: 通过因子分析提取出来的变量可以反映原有变量的所有信息
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特征降维的方法包括特征选择和特征提取。