[監督學習]線性判別式分析(LDA)

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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