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[多选题]
下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）。
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
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B.在主成份分析的降维过程中，尽可能将数据向方差最大方向进行投影，使得数据所蕴含信息没有丢失，彰显个性
C.主成份分析方法是一种保证数据被投影后方差最大的特征降维方法
D.特征人脸方法是一种应用主成份分析来实现人脸图像降维的方法，其本质是用一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像，进而实现人脸识别
A.PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法
B.假设原始数据一共有K个类别，那么LDA所得数据的降维维度小于或等于K−1
C.LDA降维后所得到维度是与数据样本的类别个数K有关(与数据本身维度无关)
D.PCA对高维数据降维后的维数是与原始数据特征维度相关(与数据类别标签无关)
A.Java中创建类的关键字是class
B.类中可以有属性与方法,属性用于描述对象的特征,方法用于描述对象的行为
C.Java中对象的创建,首先需要定义出一个类
D.一个类只能创建一个对象
A.内部类是被定义于另一个类中的类
B.使用内部类实现监听器，在编程时比较容易实现
C.内部类对象可以访问外部类的成员方法和变量，包括私有成员
D.由于内部类定义于另一个类，因此不适用于AWT的事件处理机制
A.是一种降维方法,最终维度的选择需由研究者决定
B.利用加权主成分分析法描述两个或多个分类变量各水平间的相关性
C.对应分析图是对应分析方法的主要应用形式
D.对应分析结果不受极端值影响
