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下列方法中,可以用于特征降维的方法包括(     )

主成分分析PCA

线性判别分析LDA

深度学习SparseAutoEncoder

矩阵奇异值分解SVD

最小二乘法LeastSquares

降维的3种常见方法ABD,都是线性的。深度学习是降维的方法这个就比较新鲜了,事实上,细细想来,也是降维的一种方法,因为如果隐藏层中的神经元数目要小于输入层,那就达到了降维,但如果隐藏层中的神经元如果多余输入层,那就不是降维了。
最小二乘法是线性回归的一种解决方法,其实也是投影,但是并没有进行降维。
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