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[多选题]
关于典型相关分析CCA与主成分分析PCA，下面说法错误的是（）
A.考虑了变量的相关性信息
B.都基于变量的线性变换
C.是否进行归一化，都不影响分析结果
D.PCA可以视为一种降维技术，CCA不可以视为一种降维技术
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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.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
A.主成分分析错
B.综合因子分析
C.典型相关分析
D.对应分析
A.在使用PCA之前，我们必须标准化数据
B.应该选择具有最大方差的主成分
C.应该选择具有最小方差的主成分
D.可以使用PCA在低维空间中可视化数据
A.指数分析
B.回归分析
C.预测分析
D.主成分分析
A.以上均不正确
B.主成分分析的目的是找出少数几个主成分代表原来的多个变量
C.所找出的主成分是原来变量的线性组合
D.用于主成分分析的多个变量之间应有较强的相关性
E.用于主成分分析的多个变量之间必须是不相关的
