LDA線性判別分析

問題 之前我們討論的 PCA降維,對樣本數據來言,可以是沒有類別標籤 y 的。如果我們做迴歸時,如果特徵太多,那麼會產生不相關特徵引入、過度擬合等問題。我們可以使用PCA 來降維,但 PCA 沒有將類別標籤考慮進去,屬於無監督的。 假設我們對一張 100*100 像素的圖片做人臉識別, 每個像素是一個特徵,那麼會有 10000 個特徵,而對應的類別標籤 y 僅僅是 0/1 值, 1 代表是人臉。
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