下面属于维归约常用的线性代数技术的有（）A、主成分分析B、特征提取C、奇异值分解D、特征加权E、离散化

下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维()

A.LASSO

B.主成分分析法

C.聚类分析

D.小波分析法

E.线性判别法

F.拉普拉斯特征映射

在进行主成分分析时，应使第一主成分在总方差中所占的比重( )。

A．最小

B．次大

C．最大

D．为各个主成分所占比重的加权平均值

A维归约

B数量归约

C离散

D聚集

A.离散/堆积的降维制造工艺

B.去除材料成形工艺

A、采集视频

B、分析图片

C、特征提取、对比数据

D、以上都是

下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法()

A.卡方检验值

B.互信息

C.信息增益

D.主成分分析

下列哪些是数据变换可能涉及的内容?()

A 数据压缩

B 数据概化

C 维归约

D 规范化

下列方法中，不可以用于特征降维的方法包括()

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习Sparse Auto Encoder

D.矩阵奇异值分解SVD

A.维度规约

B.离散化概念分层

C.样本规约

D.数据聚集

A我们必须在使用PCA前规范化数据

B我们应该选择使得模型有最大variance的主成分

C我们应该选择使得模型有最小variance的主成分

D我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化