A.PCA著重于保留數(shù)據(jù)的方差信息，而LDA著重于保留數(shù)據(jù)的類別信息
B.PCA只能應(yīng)用于分類數(shù)據(jù)，而LDA可以應(yīng)用于數(shù)值型數(shù)據(jù)
C.PCA采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，而LDA采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式
D.PCA通過正交變換獲取新的特征向量，而LDA采用線性變換獲取新的特征向量
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A.缺點(diǎn)：LDA降維最多可以到k-1維
B.優(yōu)點(diǎn)：可以處理非高斯分布的樣本
C.優(yōu)點(diǎn)：可以使用類別的先驗(yàn)知識
D.缺點(diǎn)：對噪聲和異常值敏感
A.優(yōu)點(diǎn)：降低數(shù)據(jù)的維度，提高計(jì)算效率
B.缺點(diǎn)：可能丟失重要信息
C.優(yōu)點(diǎn)：去除數(shù)據(jù)中的噪聲和冗余信息
D.缺點(diǎn)：對數(shù)據(jù)的分布有嚴(yán)格要求
A.聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，而分類是監(jiān)督學(xué)習(xí)方法
B.聚類的結(jié)果需要進(jìn)一步的解釋和分析，而分類的結(jié)果通常更容易解釋
C.聚類常用于市場細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析，而分類常用于圖像識別、疾病預(yù)測
D.聚類算法復(fù)雜度通常高于分類算法
A.確定合適的k值
B.調(diào)整初始聚類中心
C.增加樣本數(shù)
D.調(diào)整閾值
A.使用梯度裁剪
B.使用梯度檢驗(yàn)器
C.使用不同的激活函數(shù)
D.使用殘差連接
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