Which of the following statements does not describe valid use case for dimensionality reduction?

Đáp án đúng: "Down-sampling of the majority class". Đây là câu phủ định. Giảm chiều (dimensionality reduction) là giảm số đặc trưng, tức số cột, bằng cách chiếu dữ liệu sang không gian ít chiều hơn hoặc chọn bớt đặc trưng; down-sampling lớp đa số lại bỏ bớt dòng, tức bớt mẫu, để cân bằng các lớp, nên số chiều giữ nguyên và đây là kỹ thuật xử lý mất cân bằng chứ không phải giảm chiều. "Principal components analysis to process images used in classification." là ứng dụng hợp lệ nên không chọn, vì PCA nén hàng nghìn điểm ảnh thành vài chục thành phần chính trước khi phân loại, như cách làm eigenfaces. "Non-negative matrix factorization to resolve topics from a corpus of words." hợp lệ vì NMF phân rã ma trận tài liệu và từ thành hai ma trận không âm, mỗi thành phần đọc được như một chủ đề. "t-distributed stochastic neighbor embedding to visualize the results of a clustering algorithm." hợp lệ vì t-SNE chiếu dữ liệu nhiều chiều xuống hai hoặc ba chiều mà vẫn giữ quan hệ lân cận, rất hợp để nhìn các cụm. "Using an ANOVA to select a subset of features" hợp lệ vì chọn đặc trưng theo kiểm định F của ANOVA, như SelectKBest với f_classif, là giảm chiều bằng lựa chọn đặc trưng.