k-近邻法中k的选取一般为偶数。

当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面。

过拟合不会影响分类模型的泛化能力。

下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。

多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的。

概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。

特征提取不仅可以降低特征空间的维度，还可以消除特征之间的相关性。

概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本，样本越多，参数估计的结果越准确。

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。