主成分分析的功能有哪些（)

A.聚类分析

B.主分量分析

C.判别分析

D.回归分析

E.离散分析

A.在主成分分析中，所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度

B.主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后，其方差保持最大

C.在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使得数据所蕴含信息没有丢失，以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”

D.主成份分析是一种特征降维方法

A.回归分析

B.判别分析

C.聚类分析

D.相关分析

A.聚类分析法

B.德尔菲专家咨询法

C.判别分析法

D.主成分分析法

A.主成分分析要学习一个映射矩阵，其大小是d×l

B.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量，这l个d维向量之间彼此相关

C.在主成分分析中，我们将带约束的最优化问题，通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题

D.每个原始数据的维数大小从d变成了l

A.相互独立

B.低度相关

C.高度相关

D.完全相关

A.多元线性回归分析法

B.因子分析法

C.主成分分析法

D.专家评分法

A.逻辑斯蒂回归和线性区别分析都是直接在数据原始空间进行分类

B.以上都不正确

C.逻辑斯蒂回归可直接在数据原始空间进行分类，线性区别分析需要在降维所得空间中进行分类

D.逻辑斯蒂回归在降维所得空间中进行分类，线性区别分析在数据原始空间进行分类