機器學習（三）——Linear Discriminant Analysis
二分類狀況： 1． 加載實驗數據 2. 繪製出數據散點圖 3. 求類內散度矩陣 4. 求類間散度矩陣 5. 求最大特徵值和特徵向量 6. 計算投影點 7. 繪製完整圖像 java 多分類狀況： 多分類線性判別分析（LDA）中，除了參數有所變化以外，只對求最大特徵值及特徵向量的部分作了些許改動，類間散度矩陣和類內散度矩陣都由(psb1+qsb2)/(p+q)變成了(psb1+qsb2+r*sb3)/
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