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[監督學習]線性判別式分析(LDA)
時間 2021-01-13
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fisher P300 LDA PCA
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線性判別式算法(LDA) LDA算法和PCA算法都是一種數據壓縮的算法,由於前者屬於無監督學習而後者屬於監督學習,根據任務的不同,因而它們的側重點不同,PCA算法關心的是原數據與新數據之間的最小重構誤差,而LDA算法關注的是數據壓縮後類別間的區分度。 從上圖中可以看出,LDA算法希望找到一個投影的方向,使得類別間中心點儘可能分散,而每一類的樣本儘可能聚集,如果說PCA算法的優化準則是最小重構誤差,
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