PCA降維——主成分分析(principal component analysis,PCA)與LDA（線性判別分析）
LDA是一種監督學習的降維技術，也就是說它的數據集的每個樣本是有類別輸出的。這點和PCA不同。PCA是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。LDA的思想可以用一句話概括，就是「投影后類內方差最小，類間方差最大」。什麼意思呢？ 我們要將數據在低維度上進行投影，投影后希望每一種類別數據的投影點儘可能的接近，而不同類別的數據的類別中心之間的距離儘可能的大。 LDA 摘要： 主成分分析(princ
相關文章
- 1. Principal Component Analysis，PCA主成分分析
- 2. Principal Component Analysis (PCA)主成分分析
- 3. PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
- 4. PCA(principal Component Analysis) 主成分分析
- 5. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
- 6. R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
- 7. SPSS 主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）
- 8. 【ML】主成分分析 PCA (Principal Component Analysis)
- 9. PCA降維（Principal Component Analysis，主成分分析）
- 10. 線性判別分析（LDA）與主成分分析（PCA）
- 更多相關文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • IP地址分配（靜態分配+動態分配+零配置） - TCP/IP教程
- • Git五分鐘教程
- • 算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Principal Component Analysis，PCA主成分分析
- 2. Principal Component Analysis (PCA)主成分分析
- 3. PCA（Principal Component Analysis）主成分分析
- 4. PCA(principal Component Analysis) 主成分分析
- 5. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
- 6. R: 主成分分析 ~ PCA(Principal Component Analysis)
- 7. SPSS 主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）
- 8. 【ML】主成分分析 PCA (Principal Component Analysis)
- 9. PCA降維（Principal Component Analysis，主成分分析）
- 10. 線性判別分析（LDA）與主成分分析（PCA）