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A．LDA和PCA的共同点是，都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间B．LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法C．PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性，即PCA是一种无监督的降维方法D．LDA和PCA都是有监督的降维方法
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
A．LDA和PCA的共同点是，都可以将原始的样本映射到维度更低的样本空间
B．LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。即LDA是一种有监督的降维方法
C．PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性，即PCA是一种无监督的降维方法
D．LDA和PCA都是有监督的降维方法
参考答案和解析
LDA 和 PCA 都是有监督的降维方法
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下列关于主成分分析的表述正确的有( )。A.主成分分析的目的是寻找少数几个主成分代表原来的多个指标B.所确定的几个主成分之间是高度相关的C.所确定的几个主成分之间是互不相关的D.使用主成分分析方法的前提是原来的多个指标之间是相关的E.各主成分是原来指标的线性函数
关于主成分分析PCA说法正确的是:( ) A我们必须在使用PCA前规范化数据B我们应该选择使得模型有最大variance的主成分C我们应该选择使得模型有最小variance的主成分D我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化
以下关于主成分分析中主成分的说法正确的是（）A、主成分是原变量的线性组合B、各个主成分之间相互相关C、每个主成分的均值为0、其方差为协方差阵对应的特征值D、不同的主成分轴（载荷轴）之间相互正交
多选题以下关于主成分分析中主成分的说法正确的是（）A主成分是原变量的线性组合B各个主成分之间相互相关C每个主成分的均值为0、其方差为协方差阵对应的特征值D不同的主成分轴（载荷轴）之间相互正交
问答题对于任何情形的多个变量，都可以采取主成分方法降维吗？为什么？