分支定界法计算量一定比穷举法小。

类间离散度矩阵代表了每一个类的重心到整个样本集的重心之间的距离。

在监督模式识别中，分类器的形式越复杂，对未知样本的分类精度就越高。

神经网络的模型受到哪些因素的影响？（）

理想的判据应该对特征具有单调性，加入新的特征不会使判据减小。

下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。

fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。

参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知。

k-近邻法中k的选取一般为偶数。

基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。