白話機器學習算法（七）LDA

LDA也是一種線性變換，其整個證實過程與PCA很是類似，找到目標函數，利用特徵值，可是其跟PCA的目標是不一樣的，PCA目的是在新座標系中方差最大，LDA則是在新座標系中，類內方差儘可能小，類間距離儘可能大，並以這兩個指標定義一個目標函數，經過最大化這個目標函數而後獲得相應的映射方法，即新座標系；函數 這二者本質原理相似，都是線性映射，可是目標不一樣；LDA是有標籤的訓練方法，使得映射之後更容易判

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