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[判断题]

特征提取和特征选择是对整个样本集进行特征降维的方法之一。()

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第1题

特征降维的方法可以分为对整个样本集进行特征降维和针对类别之间的可分性对已经有的特征进行特征降维。()
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第2题

特征降维针对整个样本集进行特征降维是通过发现最能体现样本间差异性的特征维度实现的。()
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第3题

特征提取是通过映射得到一组新的特征,特征选择是从高维特征中选出一组最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的。()
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第4题

主成分分析法是对针对类别可分性,对已经有的特征进行特征降维的方法。()
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第5题

聚类是对整个样本集的划分,而不是对单个样本的识别。()
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第6题

特征提取或特征选择方案的优化,其准则函数都应该与类别可分性呈单调递减关系。()
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第7题

进行特征降维可以降低一个模式识别任务的计算复杂度且有可能提升分类决策的正确率。()
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第8题

主成分分析法的核心思想是样本集在各个不同的方向上进行投影其方差是不同的,方差越大的方向,包含的信息量越大,就越是整个样本集分布特性的“主成分”。()
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第9题

下面对主成分分析和特征人脸描述不正确的是()。
A.假设原始灰度人脸图像维度是n*n,则特征人脸的维度是其一半

B.在主成份分析的降维过程中,尽可能将数据向方差最大方向进行投影,使得数据所蕴含信息没有丢失,彰显个性

C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法

D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法,其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像,进而实现人脸识别

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第10题

得到特征后一定要进行特征降维吗()

A.并不是一定要进行特征降维,可以自行分析生成结果,判断是否需要

B.必须要进行,否则会对分类结果造成巨大影响

C.没必要进行,特征的维度对分类结果没有影响

D.其余三个说法都不对

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