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降维涉及的投影矩阵一般要求正交,正交矩阵用于投影的优缺点说法正确的是 ( )。

A. 正交矩阵不便于进行降维和重构计算
B. 正交矩阵投影变换之后的矩阵不同坐标之间是不相关的
C. 坐标之间去相关后必定有利于提高后续的学习性能
D. 以上说法都不对

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A. 原始维度不高的数据
B. 特征之间存在线性关系的数据
C. 维度很高且各个维度之间相关性比较弱的数据
D. 以上数据都不适合做降维

A. 均为无监督学习算法
B. 均不要求数据符合高斯分布
C. 都利用了矩阵分解的思想
D. 都会导致数据过拟合

A. SVD分解的矩阵不要求是方阵
B. SVD分解出三个矩阵的乘积的形式,其中一个是奇异值矩阵,另外两个是奇异向量组成的矩阵
C. 奇异值跟特征值性质完全不同
D. 前面几个奇异值占了全部奇异值之和的绝大部分

A. 关联规则发现
B. 聚类
C. 分类
D. 自然语言处理