题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
如果需要训练的特征维度成千上万，在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难。我们通过什么方法可以缓解这个问题（）。
A.K均值算法
B.支持向量机
C.降维
D.以上答案都不正确
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更多“如果需要训练的特征维度成千上万，在高维情形下出现的数据样本稀…”相关的问题
A.主成分分析
B.因子分析
C.独立主成分分析
D.SVM
A.并不是一定要进行特征降维，可以自行分析生成结果，判断是否需要
B.必须要进行，否则会对分类结果造成巨大影响
C.没必要进行，特征的维度对分类结果没有影响
D.其余三个说法都不对
A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择
B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响
C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题
D.能应对正负样本不平衡问题
A.对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
A.使用前向特征选择方法
B.使用后向特征排除方法
C.我们先把所有特征都使用，去训练一个模型，得到测试集上的表现.然后我们去掉一个特征，再去训练，用交叉验证看看测试集上的表现.如果表现比原来还要好，我们可以去除这个特征
D.查看相关性表，去除相关性最高的一些特征
A.数据维度包括一二维、多维和高维数据
B.所有数据都能用维度方式表示
C.图像由于存在长宽，所以图像数据是二维数据
D.一维数据可能存在顺序，也可以没有顺序
A.采用列表表示一维数据，不同数据类型的元素是可以的
B.JSON格式可以表示比二维数据还复杂的高维数据
C.二维数据可以看成是一维数据的组合形式
D.字典不可以表示二维以上的高维数据
A.数据组织存在维度，字典类型用于表示一维和二维数据
B.高维数据有键值对类型的数据构成，采用对象方式组织
C.二维数据采用表格方式组织，对应于数学中的矩阵
D.一维数据采用线性方式组织，对应于数学中的数组和集合等概念
