機器學習方法篇(30)------線性判別分析

● 每週一言 想工作高效，合作不可或缺。 導語 上一節介紹了PCA降維，PCA是一種無監督降維方法。本節將介紹另外一種常見的有監督降維方法，線性判別分析LDA，以及其具體的算法思想和步驟。 線性判別分析 我們知道，降維的最終目的是一方面能將特徵維數大大降低，另一方面則是能夠最大程度的保持原樣本數據的多樣性。 前一節所講的PCA模型，可以將樣本數據投影到方差最大的低維空間中，保證了樣本數據的多樣性。

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