Fisher判別分析詳解
Fisher判別分析 將高維度空間的樣本投影到低維空間上，使得投影后的樣本數據在新的子空間上有最小的類內距離以及最大的類間距離，使得在該子空間上有最佳的可分離性 可以看出右側投影后具有更好的可分離性。 Fisher判別分析和PCA差別 剛學完感覺兩個很類似，實際上兩個方法是從不同的角度來降維。 PCA是找到方差儘可能大的維度，使得信息儘可能都保存，不考慮樣本的可分離性，不具備預測功能。 LAD(線
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