41、在模式识别的预处理阶段，为了消除冗余信息并降低计算复杂度，常采用不同的特征提取与降维技术。请将第一组的“算法名称”与第二组的“功能或
特性描述”进行正确匹配。
（5.0）
第一组数据：
1、主成分分析(PCA)
2、线性判别分析(LDA/Fisher准则)
3、K-L变换(Karhunen-LoèveTransform)
4、独立成分分析(ICA)
第二组数据：
A、 基于统计不相关性，寻找方差最大的正交投影方向（无监督）。
B、 基于类别可分性，追求“类内紧凑、类间分离”的投影方向（有监督）。
C、 假设信号由非高斯源信号混合而成，旨在恢复相互统计独立的源信号（盲源分
离）。
D、 基于均方误差最小化准则的最优正交变换，是PCA的一般化形式。
答案：1-A
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