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机器学习
下列哪些不适合用来对高维数据进行降维
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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
小开
答案解析
之前的解析略有问题,现完善如下。 LASSO通过参数缩减达到降维的目的;主成分分析法(PCA)通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维;线性鉴别法(LDA)通过降维找到一个类内距离最小、类间距离最大的空间实现分类;小波分析有一些变换的操作降低其他干扰,可以看做是降维;拉普拉斯特征映射将处于流形上的数据,在尽量保留原数据间相似度的情况下,映射到低维下表示,实现降维;聚类分析不能用来对高维数据进行降维。综上所述,答案选C。
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挑战成功
聚类分析
2年前
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挑战失败
主成分分析法
2年前
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LASSO
2年前
chay99
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聚类分析
3年前
张立锋
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聚类分析
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aitheduan
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拉普拉斯特征映射
3年前
huashishaojie
挑战成功
聚类分析
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huashishaojie
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LASSO
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huashishaojie
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小波分析法
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huashishaojie
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线性判别法
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