PCA和KPCA傻傻分不清楚？戳進來教你如何區分

在格創東智之前的文章中，我們討論了特徵抽取的經典算法——主成分分析PCA與線性判別分析LDA的原理與應用場景。PCA是一種無監督的降維方法，尋找的是讓數據方差最大的一種映射；LDA是一種有監督的降維方法，尋找的是讓數據分類效果最好的一種映射。但是它們仍然有應用的侷限性，今天我們就一起來了解下。 PCA的侷限性 我們先來回顧一下PCA的降維原理：PCA試圖通過旋轉找到新的正交基，滿足這樣的兩條性質：

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