線性判別分析LDA（Linear Discriminant Analysis）
1、簡介 大家熟知的PCA算法是一種無監督的降維算法，其在工作過程中沒有將類別標籤考慮進去。當我們想在對原始數據降維後的一些最佳特徵（與類標籤關係最密切的，即與 y 相關），這個時候，基於Fisher準則的線性判別分析LDA就能派上用場了。注意，LDA是一種有監督的算法。 本文參考「JerryLead」的文章線性判別分析（Linear Discriminant Analysis）（一）及線性判別分
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