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判断：PCA可用于在较小维度上投影和可视化数据。

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假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。然后使用这些PCA预测作为特征，以下哪个声明是正确的？

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Xi和Xj是较高维度表示中的两个不同点，其中Yi和Yj是较低维度中的Xi和Xj的表示。1.数据点Xi与数据点Xj的相似度是条件概率p（j | i）。2.数据点Yi与数据点Yj的相似度是条件概率q（j | i）。对于在较低维度空间中的Xi和Xj的完美表示，以下哪一项必须是正确的？

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PCA和LDA的以下比较哪些是正确的？

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