LDA——線性判別分析

LDA 　　LDA是線性判別分析的英文縮寫，該方法旨在通過將多維的特徵映射到一維來進行判斷類別。映射的方式是將數值化的樣本特徵與一個同維度的向量做內積，即： $y=w^Tx$ 　　因此，目標就是找到一個最優的向量，使映射到一維後的不同類別的樣本之間「距離」儘可能大，而同類別的樣本之間「距離」儘可能小，使分類儘可能準確。 　　具體來說，就是使映射後類內樣本方差儘可能小，類間樣本方差儘可能大。也就是（

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