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以下关于Spark MLlib中降维算法的相关描述，表述错误的是哪一项?

发布于 2021-04-19 17:25:59

【单选题】
A 奇异值分解（SVD）通常不需要完全因式分解，只需要顶部奇异值及其相关的奇异向量，这可以节省存储，降噪并恢复矩阵的低秩结构。
B Spark MLlib为RowMatrix类的降维提供支持。
C 奇异值分解（SVD）将矩阵分解为三个矩阵，分别是左奇异矩阵，对角矩阵和一个右奇异上三角非正交矩阵。
D PCA通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用于数据压缩。

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新知 2023-04-19

这家伙很懒，什么也没写！

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