PCA和KPCA傻傻分不清楚?戳進來教你如何區分

在格創東智以前的文章中,咱們討論了特徵抽取的經典算法——主成分分析PCA與線性判別分析LDA的原理與應用場景。PCA是一種無監督的降維方法,尋找的是讓數據方差最大的一種映射;LDA是一種有監督的降維方法,尋找的是讓數據分類效果最好的一種映射。可是它們仍然有應用的侷限性,今天咱們就一塊兒來了解下。web PCA的侷限性 咱們先來回顧一下PCA的降維原理:PCA試圖經過旋轉找到新的正交基,知足這樣的兩
相關文章
相關標籤/搜索