2025年超星尔雅学习通《智能图像识别与计算机视觉》考试备考题库及答案解析

2025年超星尔雅学习通《智能图像识别与计算机视觉》考试备考题库及答案解析就读院校：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.在智能图像识别中，以下哪种技术不属于深度学习范畴？（）A.卷积神经网络B.递归神经网络C.决策树D.支持向量机答案：C解析：深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习。卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）都是深度学习的典型代表，而决策树和支持向量机属于传统的机器学习方法，不属于深度学习范畴。2.图像分辨率是指图像的（）A.大小B.清晰度C.像素数量D.颜色深度答案：C解析：图像分辨率是指图像中包含的像素数量，通常用水平像素数乘以垂直像素数来表示。更高的分辨率意味着图像包含更多的细节，但同时也需要更大的存储空间和处理能力。3.在图像处理中，以下哪种方法主要用于增强图像的对比度？（）A.滤波B.直方图均衡化C.边缘检测D.形态学变换答案：B解析：直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过调整图像的像素分布，使得图像的灰度级更加均匀，从而增强图像的对比度。滤波主要用于去除噪声，边缘检测用于提取图像中的边缘信息，形态学变换主要用于改变图像的形状和结构。4.以下哪种算法常用于目标检测任务？（）A.K近邻算法B.K-means聚类算法C.卷积神经网络D.决策树答案：C解析：目标检测任务是指在一个图像中找到并分类多个物体的位置。卷积神经网络（CNN）是目前最常用的目标检测算法之一，因为它能够自动学习图像中的特征，并在多个尺度上检测目标。K近邻算法和K-means聚类算法主要用于分类和聚类任务，而决策树主要用于分类任务。5.在图像分割中，以下哪种方法属于监督学习方法？（）A.超像素分割B.K-means聚类C.半监督学习D.活动轮廓模型答案：C解析：图像分割是将图像划分为多个区域的过程。超像素分割和K-means聚类属于无监督学习方法，而半监督学习是一种结合了有标签数据和无标签数据的监督学习方法。活动轮廓模型属于基于能量的图像分割方法，通常属于无监督或半监督学习方法。6.以下哪种技术常用于图像的几何变换？（）A.图像增强B.图像压缩C.图像几何变换D.图像重建答案：C解析：图像几何变换是指改变图像的几何结构，例如缩放、旋转、平移等。图像增强是指改善图像的质量，图像压缩是指减小图像的存储空间，图像重建是指从稀疏数据中恢复图像。7.在计算机视觉中，以下哪种传感器常用于三维重建？（）A.摄像头B.LiDARC.毫米波雷达D.红外传感器答案：B解析：三维重建是指从二维图像中恢复物体的三维结构。摄像头主要用于捕捉二维图像，而LiDAR（光探测和测距）通过发射激光并测量反射时间来获取物体的三维坐标。毫米波雷达和红外传感器也常用于距离测量，但LiDAR是目前最常用的三维重建传感器之一。8.在图像识别中，以下哪种方法常用于特征提取？（）A.主成分分析B.线性判别分析C.卷积神经网络D.K近邻算法答案：C解析：特征提取是从原始数据中提取有用信息的过程。卷积神经网络（CNN）能够自动学习图像中的特征，是目前最常用的特征提取方法之一。主成分分析和线性判别分析属于降维方法，K近邻算法属于分类方法。9.在图像处理中，以下哪种方法主要用于去除图像噪声？（）A.图像增强B.图像滤波C.图像分割D.图像重建答案：B解析：图像滤波是指通过某种算法对图像进行处理，以去除噪声或平滑图像。图像增强是指改善图像的质量，图像分割是将图像划分为多个区域的过程，图像重建是指从稀疏数据中恢复图像。10.在目标跟踪任务中，以下哪种算法常用于处理遮挡问题？（）A.光流法B.卡尔曼滤波C.基于模型的方法D.多目标跟踪答案：D解析：目标跟踪是指在一个视频序列中持续追踪一个或多个目标。多目标跟踪算法能够处理遮挡问题，通过维护目标的状态信息和历史轨迹，能够在目标被遮挡时继续跟踪。光流法主要用于估计图像中的运动场，卡尔曼滤波主要用于状态估计，基于模型的方法需要预先建立目标的模型。11.在智能图像识别系统中，用于表示图像中每个像素强度的值范围通常是（）A.0到1B.0到255C.-128到127D.任意实数答案：B解析：在常见的图像表示中，每个像素的强度通常用一个8位的无符号整数表示，其值范围是0到255，其中0表示黑色，255表示白色。其他选项虽然也可能出现在某些特定的图像格式或表示中，但0到255是最典型的范围。12.以下哪种图像处理技术主要用于减少图像中的噪声？（）A.图像增强B.图像滤波C.图像分割D.图像编码答案：B解析：图像滤波是通过特定的算法对图像的每个像素及其邻域进行操作，以减少噪声或平滑图像。图像增强是改善图像质量，图像分割是将图像划分为多个区域，图像编码是压缩图像数据。13.在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（）A.进行全连接计算B.提取图像特征C.进行非极大值抑制D.调整网络参数答案：B解析：卷积神经网络中的卷积层通过卷积核在图像上滑动，提取图像的局部特征，这些特征可以用于后续层进行更复杂的分析。全连接层通常位于网络的末端，进行分类或回归任务。非极大值抑制是目标检测中的一种后处理步骤。调整网络参数通常在训练过程中通过优化算法进行。14.以下哪种方法不属于图像分割的监督学习方法？（）A.基于阈值的分割B.基于边缘的分割C.基于区域的分割D.基于学习的分割答案：A解析：基于阈值的分割是一种非监督学习方法，它通过设定一个或多个阈值来将图像划分为不同的区域。基于边缘的分割、基于区域的分割和基于学习的分割都是监督学习方法，它们需要训练数据来指导分割过程。15.在目标检测任务中，以下哪种算法通常用于非极大值抑制（NMS）？（）A.卷积神经网络B.R-CNNC.SIFTD.K近邻算法答案：B解析：非极大值抑制（NMS）是目标检测中的一种后处理步骤，用于去除重叠的检测框。R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）是一种常用的目标检测算法，它在检测目标后使用NMS来合并重叠的检测框。卷积神经网络（CNN）是用于特征提取的，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一种特征检测算法，K近邻算法是一种分类算法。16.在图像重建中，以下哪种方法属于基于优化的方法？（）A.迭代方法B.变分方法C.基于模型的重建D.以上都是答案：D解析：图像重建是从不完整或部分的信息中恢复原始图像的过程。迭代方法、变分方法和基于模型的重建都是常用的图像重建方法。迭代方法通过迭代计算逐步逼近解，变分方法通过求解一个能量泛函的最小值来重建图像，基于模型的重建则需要建立图像的模型，并利用模型进行重建。17.在多视角几何中，以下哪种方法常用于立体视觉中的匹配问题？（）A.光流法B.相位一致性C.基于学习的匹配D.以上都是答案：B解析：在立体视觉中，匹配问题是指找到左右图像中对应点的位置。相位一致性是一种常用的匹配方法，它基于图像的相位信息进行匹配。光流法主要用于估计图像中的运动场，基于学习的匹配需要训练数据来指导匹配过程。18.在图像压缩中，以下哪种编码属于无损编码？（）A.H.264B.JPEGC.MP3D.AAC答案：C解析：图像压缩是将图像数据压缩成更小的尺寸，以便于存储和传输。无损编码是指在编码和解码过程中不会丢失任何信息，而损益编码则允许在编码过程中丢失一些信息以换取更高的压缩率。MP3是一种常用的音频无损编码格式，而H.264和JPEG是常用的图像损益编码格式，AAC是一种音频损益编码格式。19.在人脸识别系统中，以下哪种技术常用于人脸对齐？（）A.主成分分析B.线性判别分析C.基于深度学习的方法D.K近邻算法答案：C解析：人脸对齐是指将不同的人脸图像对齐到同一个标准姿态，以便于后续的特征提取和识别。基于深度学习的方法可以自动学习人脸对齐的特征，是目前最常用的方法之一。主成分分析和线性判别分析是降维方法，K近邻算法是分类方法。20.在自动驾驶中，以下哪种传感器常用于车道线检测？（）A.摄像头B.LiDARC.毫米波雷达D.超声波传感器答案：A解析：车道线检测是自动驾驶中的一项重要任务，它帮助车辆识别车道线的位置和方向。摄像头可以捕捉图像信息，通过图像处理技术可以检测车道线。LiDAR、毫米波雷达和超声波传感器也可以用于距离测量，但它们通常不直接用于车道线检测。二、多选题1.以下哪些技术属于深度学习的范畴？（）A.卷积神经网络B.递归神经网络C.决策树D.支持向量机E.神经网络答案：ABE解析：深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来进行学习。卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和神经网络都是深度学习的典型代表。决策树和支持向量机属于传统的机器学习方法，不属于深度学习范畴。2.图像处理中常用的增强技术包括哪些？（）A.直方图均衡化B.对比度调整C.滤波D.边缘检测E.色彩空间转换答案：ABCD解析：图像增强是指改善图像的质量，常用的增强技术包括直方图均衡化、对比度调整、滤波和边缘检测。色彩空间转换属于图像变换的一种，也可以用于增强图像，但通常不属于增强技术的直接范畴。3.以下哪些方法常用于目标检测任务？（）A.R-CNNB.FasterR-CNNC.YOLOD.SSDE.K近邻算法答案：ABCD解析：目标检测任务是指在一个图像中找到并分类多个物体的位置。R-CNN、FasterR-CNN、YOLO和SSD都是目前常用的目标检测算法。K近邻算法是一种分类算法，不适用于目标检测任务。4.图像分割的方法可以分为哪些类型？（）A.半监督学习B.监督学习C.无监督学习D.基于区域的方法E.基于边缘的方法答案：BCDE解析：图像分割是将图像划分为多个区域的过程。根据是否需要训练数据，可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习。根据分割的方法，可以分为基于区域的方法、基于边缘的方法和基于模型的方法。5.以下哪些传感器常用于三维重建？（）A.摄像头B.LiDARC.毫米波雷达D.红外传感器E.超声波传感器答案：ABC解析：三维重建是指从二维图像中恢复物体的三维结构。摄像头、LiDAR和毫米波雷达都是常用的三维重建传感器。红外传感器和超声波传感器也可以用于距离测量，但通常不直接用于三维重建。6.在卷积神经网络中，以下哪些层是常见的组成部分？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.归一化层E.激活层答案：ABCDE解析：卷积神经网络（CNN）通常由卷积层、池化层、全连接层、归一化层和激活层组成。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降维，全连接层用于分类，归一化层用于加速训练，激活层用于引入非线性。7.图像压缩的方法可以分为哪些类型？（）A.无损压缩B.损益压缩C.预测编码D.变分编码E.熵编码答案：ABCE解析：图像压缩是将图像数据压缩成更小的尺寸，可以分为无损压缩和损益压缩。预测编码和熵编码是常用的图像压缩技术，而变分编码是一种图像重建方法。8.在人脸识别系统中，以下哪些技术常用于特征提取？（）A.主成分分析B.线性判别分析C.基于深度学习的方法D.滤波器组E.K近邻算法答案：ABC解析：人脸识别系统中，特征提取是非常关键的一步。主成分分析、线性判别分析和基于深度学习的方法都是常用的特征提取技术。滤波器组和K近邻算法不是专门用于特征提取的技术。9.在目标跟踪任务中，以下哪些方法常用于处理遮挡问题？（）A.光流法B.多目标跟踪C.基于模型的方法D.追踪一致性E.卡尔曼滤波答案：BD解析：目标跟踪是指在视频序列中持续追踪一个或多个目标。多目标跟踪算法能够处理遮挡问题，通过维护目标的状态信息和历史轨迹，能够在目标被遮挡时继续跟踪。追踪一致性是一种用于多目标跟踪的算法，它通过分析目标之间的遮挡关系来提高跟踪的准确性。光流法主要用于估计图像中的运动场，卡尔曼滤波主要用于状态估计，基于模型的方法需要预先建立目标的模型。10.在图像处理中，以下哪些方法主要用于去除图像噪声？（）A.中值滤波B.均值滤波C.高斯滤波D.边缘检测E.图像增强答案：ABC解析：图像滤波是去除图像噪声的常用方法，包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波。边缘检测是提取图像中的边缘信息，图像增强是改善图像的质量。11.深度学习在图像识别中的应用包括哪些方面？（）A.特征提取B.图像分类C.目标检测D.图像分割E.图像生成答案：ABCDE解析：深度学习在图像识别中应用广泛，涵盖了多个方面。特征提取是利用深度学习自动学习图像中的高级特征；图像分类是对图像进行分类，如识别图像中的物体类别；目标检测是在图像中定位并分类多个物体；图像分割是将图像划分为不同的区域，如将前景和背景分离；图像生成是生成新的图像内容，如图像修复或风格迁移。因此，A、B、C、D、E都是深度学习在图像识别中的应用方面。12.图像增强的常用技术有哪些？（）A.直方图均衡化B.对比度调整C.滤波D.边缘锐化E.色彩空间转换答案：ABCD解析：图像增强技术旨在改善图像的质量或突出某些特征。直方图均衡化是一种常用的全局对比度增强技术；对比度调整可以手动或自动地改变图像的对比度；滤波（如均值滤波、中值滤波）可以平滑图像或去除噪声；边缘锐化（如Sobel算子、拉普拉斯算子）可以增强图像的边缘；色彩空间转换（如RGB到HSV）可以改变图像的色调、饱和度和亮度，从而进行特定的增强处理。色彩空间转换虽然可以用于增强，但通常不直接归类为增强技术本身，而是作为一种工具。因此，A、B、C、D是更直接的图像增强技术。13.以下哪些方法属于监督学习在计算机视觉中的应用？（）A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.K近邻分类E.主成分分析答案：ABCD解析：监督学习在计算机视觉中应用广泛。图像分类是根据图像内容将其归类到预定义的类别中；目标检测是在图像中定位并分类多个物体；图像分割是将图像划分为不同的区域，这些分割任务通常需要监督学习来指导（如监督分割）；K近邻分类是一种经典的分类算法，可以应用于图像分类任务。主成分分析（PCA）是一种降维技术，属于无监督学习方法，因此E不属于监督学习的范畴。因此，A、B、C、D是监督学习在计算机视觉中的应用。14.三维重建常用的传感器有哪些？（）A.摄像头B.LiDARC.毫米波雷达D.红外传感器E.超声波传感器答案：ABCD解析：三维重建的目标是获取场景的三维信息。摄像头可以通过立体视觉或多视图几何进行三维重建；LiDAR通过发射激光并接收反射信号来直接获取三维点云数据；毫米波雷达通过发射毫米波并接收反射信号来测量距离，也可用于三维重建；红外传感器可以通过热成像来辅助进行三维重建或距离测量；超声波传感器通过发射超声波并接收反射信号来测量距离，常用于短距离的三维重建或测距。因此，A、B、C、D都是常用的三维重建传感器。15.卷积神经网络（CNN）的组成部分通常包括哪些？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.归一化层E.激活层答案：ABCDE解析：卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，其结构通常包括多个层次。卷积层用于提取图像的局部特征；池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量并增加鲁棒性；全连接层通常位于网络的末端，用于将提取的特征进行整合，并输出最终的分类结果或回归值；归一化层（如批量归一化）用于加速训练过程，提高模型的稳定性；激活层（如ReLU）为网络引入非线性，使得CNN能够学习复杂的模式。因此，A、B、C、D、E都是CNN的常见组成部分。16.图像压缩的方法有哪些类型？（）A.无损压缩B.损益压缩C.预测编码D.变分编码E.熵编码答案：ABCE解析：图像压缩旨在减少图像数据的存储空间或传输带宽。根据压缩过程中是否丢失信息，可以分为无损压缩和损益压缩。无损压缩保证解压缩后的图像与原始图像完全一致，如JPEG2000的无损模式；损益压缩允许在压缩过程中丢失部分信息，以换取更高的压缩率，如JPEG。预测编码是一种通过预测当前像素值并编码预测误差来实现的压缩方法；熵编码是利用数据的统计特性进行压缩的方法，如哈夫曼编码、算术编码；变分编码是一种用于图像重建的编码方法，不直接用于通用图像压缩。因此，A、B、C、E是图像压缩的相关方法类型。17.人脸识别系统中，哪些技术可用于特征提取？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.基于深度学习的方法D.滤波器组E.K近邻算法答案：ABC解析：人脸识别系统中的特征提取是非常关键的一步，目的是从人脸图像中提取出具有区分性的特征。主成分分析（PCA）通过正交变换将数据投影到低维空间，常用于人脸特征提取；线性判别分析（LDA）通过最大化类间差异和最小化类内差异来找到最优的特征向量，也常用于人脸识别；基于深度学习的方法（如使用CNN）能够自动学习人脸的深度特征，是目前最先进的方法之一；滤波器组可以设计特定的滤波器来提取人脸的某些特征；K近邻算法是一种分类算法，不是用于特征提取的技术。因此，A、B、C是用于人脸识别系统中特征提取的技术。18.目标跟踪任务中，哪些方法常用于处理遮挡问题？（）A.多目标跟踪B.追踪一致性C.基于模型的方法D.光流法E.卡尔曼滤波答案：AB解析：目标跟踪是指在视频序列中持续追踪一个或多个目标。遮挡是目标跟踪中常见的挑战，即一个目标被另一个物体部分或完全遮挡。多目标跟踪算法通过维护每个目标的状态信息和历史轨迹，即使在目标被遮挡后，也能根据历史信息或运动模型进行预测，继续跟踪目标；追踪一致性是一种用于多目标跟踪的算法，它通过分析目标之间的遮挡关系，以及跟踪结果的一致性，来提高跟踪的鲁棒性和准确性。基于模型的方法需要预先建立目标的模型，遮挡会使模型匹配困难；光流法主要用于估计图像中的运动场；卡尔曼滤波主要用于状态估计，尤其在目标运动相对平滑时，但遮挡会使预测失效。因此，A、B是处理遮挡问题的常用方法。19.图像处理中，哪些技术属于滤波器类？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.边缘检测E.频率域滤波答案：ABCE解析：滤波器是图像处理中用于对图像进行操作以达到特定目的（如平滑、锐化、去噪）的工具。均值滤波通过计算像素邻域的均值来平滑图像；中值滤波通过计算像素邻域的中值来平滑图像，对椒盐噪声更有效；高斯滤波使用高斯核进行加权平均，平滑效果更自然；边缘检测（如Sobel、Canny算子）可以看作是一种滤波器，它通过检测图像的梯度来突出边缘；频率域滤波是在图像的频域进行的操作，通过在频域应用滤波器（如低通滤波、高通滤波）来达到目的。因此，A、B、C、E都属于滤波器类技术。20.在计算机视觉中，以下哪些任务属于低级任务？（）A.图像分类B.目标检测C.图像分割D.边缘检测E.视频分析答案：D解析：计算机视觉任务通常根据其复杂性和层次性进行分类。低级任务（或称为视觉基础任务）处理图像的原始信息，如亮度、颜色、纹理等。边缘检测是典型的低级任务，它提取图像中的边缘信息。中级任务（或称为中级视觉任务）处理更抽象的结构信息，如目标识别（目标检测）和物体分割（图像分割）。高级任务（或称为高级视觉任务）处理更复杂的概念，如场景理解、行为识别和视频分析。图像分类、目标检测、图像分割和视频分析都属于中级或高级任务。因此，只有D属于低级任务。三、判断题1.卷积神经网络（CNN）主要适用于图像识别任务，不能用于序列数据处理。（）答案：错误解析：卷积神经网络（CNN）虽然最初是为图像识别而设计的，通过其卷积和池化操作能够有效提取图像中的局部特征，但它并非只能处理图像数据。CNN的结构具有平移不变性，这使得它也能处理具有类似网格结构的序列数据，如时间序列数据或文本数据（通过将文本表示为词嵌入矩阵）。因此，CNN不仅可以用于图像识别，也可以用于其他序列数据处理任务。2.图像分割的目标是将图像划分为具有相似特征的区域，通常需要人工标注训练数据。（）答案：错误解析：图像分割的目标确实是将图像划分为具有相似特征（如颜色、纹理、语义）的区域。图像分割任务可以分为监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习图像分割需要大量的标注数据来训练模型，但并非所有图像分割任务都需要人工标注。例如，在半监督学习和无监督学习图像分割中，可以使用少量标注数据或完全不用标注数据，通过利用图像本身的统计特性或结构信息来进行分割。因此，需要人工标注训练数据只是监督学习图像分割的一种情况。3.目标检测算法需要先进行图像分类，然后才能定位目标。（）答案：错误解析：目标检测是一个比图像分类更复杂的任务，它不仅需要判断图像中是否存在目标，还需要确定目标的位置（通常用边界框表示）。目标检测算法通常同时进行分类和定位。例如，在两阶段检测器（如R-CNN系列）中，首先生成候选区域（RegionProposals），然后对这些区域进行分类和定位。在单阶段检测器（如YOLO、SSD）中，直接在输入图像上预测目标的类别和位置。因此，目标检测并非先进行图像分类，而是同时处理分类和定位。4.图像增强会改变图像的原始数据，因此增强后的图像不能用于精确的测量。（）答案：错误解析：图像增强的目的是改善图像的视觉效果或突出某些信息，它确实会改变图像的像素值。然而，并非所有图像增强都会导致图像无法用于测量。例如，对比度调整、亮度调整等操作只是改变了像素值的范围，通常不会影响图像中物体之间的相对位置和尺寸关系，因此增强后的图像有时仍可以用于相对精确的测量。但是，一些会改变图像几何结构的增强方法（如非刚性变形）则可能不适合用于精确测量。总的来说，图像增强是否影响测量能力取决于具体的增强方法。因此，说增强后的图像“不能”用于精确测量是不准确的。5.深度学习模型需要大量的训练数据才能获得好的性能。（）答案：正确解析：深度学习模型，特别是复杂的卷积神经网络等，由于其大量的参数，通常需要大量的训练数据来学习有效的特征表示并避免过拟合。数据的数量和质量对深度学习模型的性能至关重要。在许多视觉任务中，获取大规模的标注数据集是训练高性能模型的关键步骤。虽然有一些小样本学习或自监督学习的方法试图减少对大量标注数据的依赖，但总体而言，深度学习模型在大多数情况下表现出色还是需要大量的训练数据。6.图像压缩必然会丢失信息，因此压缩后的图像质量一定不如原始图像。（）答案：错误解析：图像压缩分为损益压缩（LossyCompression）和无损压缩（LosslessCompression）。损益压缩在压缩过程中会丢弃一部分信息以换取更高的压缩率，这通常会导致图像质量的下降，但可以通过控制压缩率来平衡压缩比和图像质量。无损压缩则保证在压缩和解压缩过程中不会丢失任何信息，解压缩后的图像与原始图像完全一致，因此图像质量不受影响。由于存在无损压缩，图像压缩不必然会丢失信息，压缩后的图像质量也不一定总是不如原始图像。7.红外传感器只能探测到热辐射，不能用于测量距离。（）答案：错误解析：红外传感器确实是基于探测物体发出的或反射的红外辐射（热辐射）来工作的，因此可以用于测距。常见的红外测距方法包括被动式红外测距（测量目标自身热辐射）和主动式红外测距（发射红外光并测量反射回来的时间或强度）。虽然激光雷达（LiDAR）通常使用可见光或近红外激光，并且精度更高，但红外传感器也可以实现测距功能，只是精度和性能可能因设计和应用场景而异。8.计算机视觉只关注静态图像的处理和分析。（）答案：错误解析：计算机视觉是一个广泛的领域，它不仅关注静态图像的处理和分析，还包括对动态视频序列的分析和理解。视频分析是计算机视觉的一个重要分支，涉及到运动目标检测、跟踪、行为识别、视频分割等任务。因此，计算机视觉的研究和应用范围远不止于静态图像。9.K近邻算法（KNN）是一种无参数的机器学习算法。（）答案：正确解析：K近邻算法（K-NearestNeighbors）是一种基本的分类和回归方法。它是一种无参数（或称为“惰性”）学习算法，这意味着它在训练阶段不进行显式的模型拟合，而是仅仅存储整个训练数据集。在预测阶段，对于一个新的输入样本，KNN算法会计算它与训练集中所有样本的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的标签（对于分类任务）或值（对于回归任务）来预测新样本的标签或值。由于算法本身没有学习到模型参数，而是依赖于数据的直接比较，因此被称为无参数算法。10.主成分分析（PCA）是一种有监督的学习方法。（）答案：错误解析：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种降维技术，它通过正交变换将数据投影到新的低维子空间，使得投影后的数据保留