fisher线性判别方法可以将样本从多维空间投影到一维空间。

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。

下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。

基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况。

当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。

下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是（）。

一个数据集能生成多种决策树。

动态顺序前进法（l-r）法是按照单步最优的原则从未入选的特征中选择l个特征，再从已入选的特征中剔除r个特征，使得仍保留的特征组合所得到的J值最大。

贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。

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。