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题目内容
（请给出正确答案）
A.主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均方误差计算截尾误差最小
B.在经主分量分解后，协方差矩阵成为对角矩阵
C.主分量分析就是K-L变换
D.主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到
答案
更多“已知一组数据的协方差矩阵P，下面关于主分量说法错误的是（）。”相关的问题
第1题
第2题
已知n阶矩阵
(1)求A的特征值和特征向量;
(2)求可逆矩阵P,使得P-1AP为对角矩阵。
第3题
(I)求复数域上线性空间V的线性变换
的特征值与特征向量，已知在一组基下的矩阵为：
(II)在(I)中哪些变换的矩阵可以在适当的基下化成对角形？在可以化成对角形的情况，写出相应的基变换的过渡矩阵T，并验算T-1AT。
第4题
已知矩阵
P为3阶非零矩阵，且满足PQ=O，则()。
A.当t=6时，P的秩为1
B.当t=6时，P的秩为2
C.当t≠6时，P的秩为1
D.当t≠6时，P的秩为2
第6题
已知p=(1，1，-1)T是矩阵
的一个特征向量。
(1)求参数a，b及特征向量p所对应的特征值;
(2)问A能不能相似对角化？并说明理由。
第7题
已知矩阵
有一个二重特征值。
(1)试求参数a的值，并讨论矩阵A是否相似于对角阵。
(2)如果A相似于对角阵，求可逆矩阵P，使P-1AP=A是对角阵。
第8题
V是数域P上一个3维线性空间，ε1，ε2，ε3是它的一组基，f是V上一个线性函数，已知
求
。
第11题
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值
(1)求可逆矩阵P，使P-1AP为对角矩阵;(2)求
为正整数。
