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提问人：网友罗琼 发布时间：2022-01-07
[判断题]

进行PCA降维时需要计算协方差矩阵。（)

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更多“进行PCA降维时需要计算协方差矩阵。()”相关的问题
第1题
主成分分析的步骤是（）。

A.中心化数据集-计算协方差矩阵-计算特征根-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集

B.中心化数据集-计算主成分矩阵-计算协方差矩阵-计算特征根-得到降维后的数据集

C.计算协方差矩阵-计算主成分矩阵-计算特征根-中心化数据集-得到降维后的数据集

D.计算协方差矩阵-计算特征根-中心化数据集-计算主成分矩阵-得到降维后的数据集

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第2题
主成分分析中原始数据带有量纲，可以用协方差矩阵进行计算。（)
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第3题
下面关于主分量分析PCA的描述中错误的是？

A.PCA是从原空间中顺序找一组相互正交的坐标轴

B.原始数据中方差最大的方向是第一个坐标轴

C.基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法

D.奇异值分解只能适用于指定维数的矩阵分解

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第4题
关于主成分分析（PCA）的描述，正确的是

A.PCA包括了K-L变换。

B.标准PCA使用了波段的相关矩阵。

C.标准PCA使用了协方差矩阵，目标是数据压缩。

D.以相关矩阵进行的PCA计算，偏重于图像分析，所产生的结果具有更好的解释性，但失去了数据压缩的优势。

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第5题
下列属于线性的降维方法有（）

A.PCA

B.LDA

C.局部线性嵌套(LLE)

D.非负矩阵分解(NMF)

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第6题
PCA是一种无监督的降维方法
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第7题
主成分分析、线性判别分析和矩阵奇异值分解都可以用于特征降维。（)
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第8题
PCA是无监督的降维方法，不考虑样本集的类标信息，而FDA则是有监督的降维方法，需要知道样本集的类标信息。
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第9题
主成分分析根据数据的协方差矩阵Σ提取l个低维特征，下列哪个顺序是正确的？ ① 对协方差矩阵做特征值分解，并将特征值降序排序 ② 计算协方差矩阵Σ ③ 取最大的前l个特征值对应的特征向量组成转换矩阵 ④ 对样本做中心化处理

A.①②③④

B.④②①③

C.③②④①

D.②①④③

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第10题
训练样本数据是用来计算类均值和协方差矩阵。根据概率统计原理，协方差矩阵的至少需要（）个样本（K是多光谱空间的维数或经过选择的特征数）

A.K-1

B.K

C.K+1

D.K+2

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