，兩類的先驗概率相等，試求一維特征提取矩陣。
，試用K-means{C-均值}算法進行聚類分析（類數(shù)C=2），初始聚類中心為（0，0）T、（0，1）T。
最大化的一維特征空間的變換矢量。
最新試題
隱含層或輸出層具有激活函數(shù)。
題型：判斷題
神經網絡的模型受到哪些因素的影響？（）
題型：多項選擇題
多類問題的貝葉斯分類器中判別函數(shù)的數(shù)量與類別數(shù)量是有直接關系的。
題型：判斷題
分級聚類又叫層次聚類，需要構建聚類樹。
題型：判斷題
當各類的協(xié)方差矩陣不等時，決策面是超二次曲面。
題型：判斷題
在監(jiān)督模式識別中，分類器的形式越復雜，對未知樣本的分類精度就越高。
題型：判斷題
fisher線性判別方法可以將樣本從多維空間投影到一維空間。
題型：判斷題
一個數(shù)據(jù)集能生成多種決策樹。
題型：判斷題
順序前進法的缺點是不能剔除已入選的特征，無法保證全局最優(yōu)。
題型：判斷題
分支定界法計算量一定比窮舉法小。
題型：判斷題