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机器学习降维之线性判别模型(LDA)
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线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一种监督学习的降维方法,也就是说数据集的每个样本是有类别输出。和之前介绍的机器学习降维之主成分分析(PCA)方法不同,PCA是不考虑样本类别输出的无监督学习方法。LDA的原理简单来说就是将带上标签的数据(点),通过投影的方法,投影到维度更低的空间中,使得投影后的点会形成按类别区分。而我们的目标就是使得投影后的数据,类间方差最大,类内方差最小。
小一
2019-08-14
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