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判断题

Fisher判别方法只能处理线性数据。

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经典的主成分分析一种非线性算法。

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所谓正交,指的是变量互不相交。

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一般常见的降维方法是基于线性的,无法满足现实需求,而核函数方法却可以解决线性方法无法解决的问题。

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实现模糊聚类的关键是建立模糊相似矩阵。

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不同的模糊神经元模型是通过采用不同的模糊神经元算子得到的。

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模糊神经网络都是采用sigmoid函数进行神经元运算。

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隶属度函数不可能是任意形状的曲线。

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模糊集是一种边界分明的集合。

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模糊逻辑主要模拟人脑的逻辑思维,具有较强的数据处理能力。

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