下列关于降维方法的叙述正确的有（ ）。

试卷相关题目

• 1下列关于PCA的说法正确的有（   ）。

  A.在使用PCA之前，我们必须标准化数据

  B.应该选择具有最大方差的主成分

  C.应该选择具有最小方差的主成分

  D.可以使用PCA在低维空间中可视化数据

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• 2对于主成分分析方法，确定降维后低维空间的维数d的方法有（   ）。

  A.由用户事先指定

  B.通过在d不同的低维空间中对开销较小的学习器进行交叉验证来选取

  C.可从重构的角度设置一个重构阈值，选取使得特定公式成立的最小值

  D.随机设置

  E."

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• 3常见的核函数包括（）。

  A.多项式核

  B.高斯核

  C.线性核

  D.拉普拉斯核

  E.Sigmoid核

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• 4许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型基础上通过引入（  ）而得。

  A.层级结构

  B.高维映射

  C.降维

  D.分类

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• 5当构造线性模型时，应注意变量间的相关性。在相关矩阵中搜索相关系数时，如果发现3对变量的相关系数是（Vari和Var2、Var2和Var3、Var3和Vari ）,相关系数 分别是-0.98. 0.45. 1.23,则可以得出的结论有（）。

  A.Var1和Var2是非常相关的

  B.因为Var1和Var2是非常相关的，可以去除其中一个

  C.Var3和Var1的相关系数1.23是不可能的

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• 6特征选择方法有（ ）。

  A.AIC赤池信息准则

  B.LARS嵌入式特征选择方法

  C.LVW包裹式特征选择方法

  D.Relief过滤式特征选择方法

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• 7下列说法正确的有（   ）。

  A.条件独立性假设不成立时，朴素贝叶斯分类器仍有可能产生最优贝叶斯分类器

  B.在估计概率值时使用的拉普拉斯修正避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为零的问题

  C.由于马尔可夫链通常很快就能趋于平稳分布，因此吉布斯采样算法的收敛速度很快

  D.二分类任务中两类数据满足高斯分布且方差相同时，线性判别分析产生贝叶斯最优分类器

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• 8数据挖掘的主要功能包括概念描述、趋势分析、孤立点分析、（   ）等方面。

  A.关联分析

  B.分类和预测分析

  C.聚类分析

  D.偏差分析

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• 9下列关于特征的稀疏性的说法正确的有（   ）。

  A.稀疏性指的是矩阵中有许多列与当前学习任务无关

  B.稀疏样本可减少学习任务的计算开销

  C.学习任务难度可能有所降低

  D.稀疏矩阵没有高效的存储方法

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• 10在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）。

  A.最小最大损失准则

  B.最小误判概率准则

  C.最小损失准则

  D.N-P判决

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