下列属于线性的降维方法有
A: PCA
B: LLE
C: 非负矩阵分解(NMF)
D: 局部线性嵌套(MDS)
A: PCA
B: LLE
C: 非负矩阵分解(NMF)
D: 局部线性嵌套(MDS)
A,C,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
- 1
下列属于线性的降维方法有（）
- 2
下列属于线性的降维方法有（ ）
- 3
常用的高维数据可视化的数据变换的非线性方法有（ ） A: ISOMAP B: 局部线性嵌套(LLE) C: 高斯变换 D: 儒科夫斯基变换
- 4
以下哪个方法不能用来降维： A: PCA B: IsoMap C: LLE D: LVW