多项选择题
以下哪些是PCA算法可以解决的问题？（）
A.对维度较小的数据进行维度扩充
B.对特征相关性较高的数据进行降维
C.对维度大于3的数据进行可视化处理
D.数据维度压缩
点击查看答案&解析
相关考题
-
多项选择题
有L个输入样本，每个样本的特征维度是N。在设置压缩后的维度M时，以下哪些设置方式是合理的？（）
A.M =0.1*N
B.M=0.1*L
C.根据能量百分比准则，保留占据5%能量的M值
D.根据能量百分比准则，保留占据95%能量的M值 -
多项选择题
以下关于PCA算法的描述正确的有哪些？（）
A.即使输入数据X各个维度上的数值相似度较高，依旧需要对其去均值
B.使用PCA算法时，数据压缩后的维度M可以设置的偏小一点
C.在使用PCA算法时，有可能陷入局部最小值，所以需要使用不同的初始化数值多次计算以获得更好的结果
D.已知使用PCA算法压缩后的数据Y以及压缩矩阵A ，但是无法大致还原压缩前的数据X -
单项选择题
下图是某个二维高斯混合模型的聚类结果，该GMM的输出矩阵的形式为（）。
A.对角阵且非单位矩阵
B.普通方阵
C.单位矩阵
D.不能确定
