LDA（線性判別分析或稱Fisher線性判別）,PCA（主成份分析）代碼及表情識別中的應用

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/20362373】 1、LDA線性判別分析 也稱FLD（Fisher線性判別）是一種有監督的學習方法（supervised learning）。 LDA的基本思想是： 找到一個最佳的判別矢量空間，使得投影到該空間的樣本的類間離散度與類內離散度比達到最大。 LDA的目的： 是從高維空間中提取出最優判別

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