PCA，LDA——簡述

要求：原數據協方差矩陣變換成對角矩陣（非對角線數據全爲零）Ps：非對角線矩陣爲零是因爲特徵線性無關 原數據協方差矩陣不是對角矩陣是因爲現在選擇的基向量不好，變換後，選擇好的基向量 原理：實對稱矩陣一定能轉換成對角陣 對角線上的值爲特徵值，大小決定了特徵向量的重要程度（降維的關鍵） 目標：分子越大越好（類間距越大越好），分母越小越好（同類分佈越密集越好） 化簡爲上圖所示 加入約束條件 λ表示特徵向量

>>阅读原文<<