LDA線性判別器
與PCA的區別 PCA降低維度爲主，而且是一種無監督的降低維度，從數學上讓協方差爲0，讓方差最大，從使得特徵相互獨立，卻可以有效的區分。 LDA，作爲線性判別器，‘投影后類內方差最小，類間方差最大’ 這句話在tripletloss也可以吧哈哈哈，真的是大家的出發點非常的相似。 但是又是借了PCA的思路，還記得我們的基的變換嘛，就是數據的分佈從一個空間到另一個空間，其實LDA也是一樣，不過是希望映射
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