对因子分析中的主成分解，当因子数增加时，原来因子的估计载荷并不变。

A、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）

B、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）

C、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

D、PCA和LDA均是基于监督学习的降维方法

A、相互独立

B、互不相关

C、彼此相关

D、存在线性关系

A、主成分分析和因子分析虽然都用于数据降维，但它们存在差异。

B、主成分分析是把主成分表示成各个变量的线性组合。

C、因子分析仅仅是变量变换，用原始变量的线性组合表示新的综合变量，不含随机误差。

D、因子分析是把变量表示成各因子的线性组合。

A、主成分分析（PCA）

B、对应分析（CA）

C、主坐标分析（PCoA）

D、典范对应分析（CCA）