降維算法之LDA原理推導

     6. LDA算法的主要優點有： 1）在降維過程中可以使用類別的先驗知識經驗，而像PCA這樣的無監督學習則無法使用類別先驗知識。 2）LDA在樣本分類信息依賴均值而不是方差的時候，比PCA之類的算法較優。 7.LDA算法的主要缺點有： 1）LDA不適合對非高斯分佈樣本進行降維，PCA也有這個問題。 2）LDA降維最多降到類別數k-1的維數，如果我們降維的維度大於k-1，則不能使用LDA。當

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