機器學習降維之線性判別模型(LDA)

1.LDA簡介 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一種監督學習的降維方法，也就是說數據集的每個樣本是有類別輸出。和之前介紹的機器學習降維之主成分分析(PCA)方法不同，PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督學習方法。LDA的原理簡單來說就是將帶上標籤的數據（點），通過投影的方法，投影到維度更低的空間中，使得投影后的點會形成按類別區分。而我們的目標就是

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