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线性判别分析模型中,异类样本的投影点尽可能远离,即异类样本的均值向量之间的距离尽可能小。
A:正确
B:错误
模型
尽可能
异类
发布时间:
2024-05-21 23:44:24
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1.
线性判别分析模型中,异类样本的均值向量之间的距离应尽可能小。A.正确B.错误
2.
线性判别分析模型中,同类样本的投影点尽可能接近,即同类样本的协方差矩阵尽可能小。A.正确B.错误
3.
线性判别分析模型中,同类样本的投影点尽可能近,即同类样本的协方差尽可能小A.对B.错
4.
判断题:线性判别分析模型中,同类样本的投影点尽可能近,即同类样本的协方差尽可能小选项: 选项: A:正确 B:错误
5.
【判断题】 (5分) 线性判别分析模型中,同类样本的投影点尽可能近,即同类样本的协方差尽可能小 选项: A:正确 B:错误
6.
判断题:线性判别分析模型中,同类样本的投影点尽可能近,即同类样本的协方差尽可能小选项:A:对B:错
7.
关于线性判别分析LDA,下列描述正确的是A.LDA的思想是给定训练样本集,设法将样本投影到一条直线上,从而又有利于分类B.投影的直线应使得同类样本投影点尽可能接近,异类样本的投影点尽可能远离C.LDA学习的目标即基于数据学出投影直线的方向D.基于参数最大化广义瑞利商,则有唯一解
8.
线性判别分析的核心思想是( ) 选项: A:同类样例投影点的协方差尽可能小,类中心之间的距离尽可能大 B:同类样例投影点的协方差尽可能大,类中心之间的距离尽可能大 C:同类样例投影点的协方差尽可能小,类中心之间的距离尽可能小 D:同类样例投影点的协方差尽可能大,类中心之间的距离尽可能小
9.
()算法指的是给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。 选项: A:A:PCA B:#VALUE! C:#VALUE! D:#VALUE!
10.
()算法指的是给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。 选项: A:pca B:svm C:k-means D:lda
11.
()算法指的是给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。 选项: A:Pca B:SVM C:K-means D:Lda
12.
()算法指的是给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离。 选项: A:PC.A. B:SVM C:K-meA.ns D:LD.A.
13.
LDA算法设法将样例投影到一条直线上,使得__________(同类/异类)样例的投影点尽可能近。
14.
下列不属于k均值算法(kmeans)步骤的是 选项: A、计算新的均值向量 B、多次随机选择k个数据作为均值向量 C、计算个样本与均值向量之间的距离,并根据距离将样本划入相应的簇 D、随机选择k个样本作为初始均值向量
15.
线性判别分析(LDA)设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近 选项: A:正确 B:错误
16.
线性判别分析在对新样例进行分类时,将其投影到曲线上,再根据投影点的位置来确定新样本的类别。 选项: A:正确 B:错误
17.
线性判别分析在对新样例进行分类时,将其投影到曲线上,再根据投影点的位置来确定新样本的类别。A.错B.对
18.
线性判别分析设法将样例投影到(___)直线上,使得同类样例的投影点尽可能(___)。A、一条;接近B、一条;远离C、两条;原理D、两条;接近
19.
【判断题】线性判别分析(LDA)设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近( ) 选项: A:正确 B:错误
20.
线性判别分析(LDA)设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近
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