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
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