非线性降维的方法有 ( ) ?
A: 多元尺度分析
B: 核方法
C: 流形学习方法
D: 以上都是
A: 多元尺度分析
B: 核方法
C: 流形学习方法
D: 以上都是
D
举一反三
内容
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下列可以用于特征降维的方法有( )。 A: 主成分分析 PCA B: 线性判别分析 LDA C: 深度学习 SparseAutoEncoder D: 矩阵奇异值分解 SVD
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PCA是一种线性降维方法
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下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（ ） A: 矩阵奇异值分解SVD B: 主成分分析PCA C: 线性判别分析LDA D: 深度学习SparseAutoEncoder E: 最小二乘法LeastSquares
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下列方法中，可以用于特征降维的方法包括 A: 主成分分析 B: 线性判别分析 C: 自编码器 D: 矩阵奇异值分解
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线性判别分析是一种无监督的线性降维方法