我们想要减少数据集中的特征数,即降维.选择以下适合的方案()

1.使用前向特征选择方法

2.使用后向特征排除方法

3.我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征.

4.查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A．1和2

B．2,3和4

C．1,2和4

D．All

[单选题]对于PCA说法正确的是()1.我们必须在使用PCA前规范化数据2.我们应该选择使得模型有最大variance的主成分3.我们应该选择使得模型有最小variance的主成分4.我们可以使用PCA在低维度上做数据可视化A．1,2and4B．2and4C．3and4D．1and3E．1,3and4

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？( )A.奇异值分解B.主成分分析C.多维尺度分析D.因子分析

[单选题]将相同的或相似的数据或数据特征归类，使用较少的数据量描述原始数据，以达到减少数据量的目的，这种压缩称为（）。A . 无损压缩B . 有损压缩C . 哈夫曼编码压缩D . 预浏编码压缩

[单选题]下列哪些不特别适合用来对高维数据进行降维()A．LASSOB．主成分分析法C．聚类分析D．小波分析法E．线性判别法F．拉普拉斯特征映射

[单选题]以下哪个选择不是正式组织的特征（）。A . 成员和形式不稳定B . 专业化分工C . 岗位的可取代性D . 拥有法定的领导权威