题目内容
（请给出正确答案）
A.PCA和LDA都是线性降维方法
B.LDA是有监督方法，PCA是无监督方法
C.LDA的目标是最大化数据的方差，PCA的目标是最大化不同类之间的距离
D.PCA和LDA都可以通过拉格朗日求解其最优化问题
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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
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
下列方法中，不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Sparse Auto Encoder
D.矩阵奇异值分解SVD
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