sklearn的lda降維

LDA全稱：線性判別分析 用途：用來對數據進行降維或分類 目標：LDA關注的是能夠最大化類間區分樣本 將特徵空間（數據集中的多維樣本）投影到一個維度更小的K子維樣本中，同時保持區分類別的信息。 降維算法的畫圖解釋。 LDA更關心的是投影后的分類。而PCA更關係新的是投影后的方差，意思就是說LDA分類的目標是使得不同類別之間的距離越遠越好，同一類別之間的距離越近越好。 目的：就是找到一個Y=WTX

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