降維：LDA與PCA的簡析理解

LDA LDA(二分類情況） LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說LDA依賴於樣本的類別輸出。LDA的基本思路就是將樣本投影到一條直線上，使類間距離儘可能變大，類內距離儘可能變小。如下圖所示： 那麼我們可以通過 y = w T x y=w^Tx y=wTx來計算投影，當x是二維的時候，我們就需要找到一個w來做投影，然後尋找最能使樣本點分離的直線。 那麼我們應該如何來找到最佳的w呢？ 我們分別選

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