假设原始数据个数为n,原始数据维数为d,降维后的维数为l,下面对主成分分析算法描述不正确的是()A.主成分分析要学习一个映射矩阵,其大小是d×lB.每个原始数据的维数大小从d变成了lC.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量,这l个d维向量之间彼此相关D.在主成分分析中,我们将带约束的最优化问题,通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题
假设原始数据个数为n,原始数据维数为d,降维后的维数为l,下面对主成分分析算法描述不正确的是()
A.主成分分析要学习一个映射矩阵,其大小是d×l
B.每个原始数据的维数大小从d变成了l
C.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量,这l个d维向量之间彼此相关
D.在主成分分析中,我们将带约束的最优化问题,通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题
参考答案和解析
主成分分析学习得到了l个d维大小的向量,这l个d维向量之间彼此相关
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