在降维技术方面，LDA的中文含义是（ ）。
A: 线性判别方法
B: 数据压缩技术
C: 特征选择技术
D: 主成分分析
A: 线性判别方法
B: 数据压缩技术
C: 特征选择技术
D: 主成分分析
举一反三
- 主成分分析法PCA是一种典型的（ ）方法。 A: 特征选择 B: 特征降维 C: 线性判别 D: 特征包装
- 下列可以用于特征降维的方法有( )。 A: 主成分分析 PCA B: 线性判别分析 LDA C: 深度学习 SparseAutoEncoder D: 矩阵奇异值分解 SVD
- 中国大学MOOC: 关于特征降维方法有线性判别分析（LDA）和主成分分析法（PCA），错误的是
- 下列哪些方法可以用于特征降维的？（） A: 主成分分析PCA B: 线性判别分析LDA C: AutoEncoder D: 矩阵奇异值分解SVD E: 最小二乘法LeastSquares
- 中国大学MOOC: LDA(线性区别分析)与PCA（主成分分析）均是降维的方法，下面描述不正确的是（ ）