摘自各個論壇，總結學習。
lda的定義：線性判別式分析（linear discriminant analysis），簡稱為lda。也稱為fisher線性判別（fisher linear discriminant，fld），是模式識別的經典演算法，在2023年由belhumeur引入模式識別和
人工智慧
領域。基本思想：將高維的模式樣本投影到最佳鑑別向量空間，以達到抽取分類資訊和壓縮特徵空間維數的效果，投影後保證模式樣本在新的子空間有
最大的類間距離
和最小的類內距離
，即模式在該空間中有最佳的可分離性。
lda與pca都是常用的降維技術：
pca主要是從特徵的協方差角度，去找到比較好的投影方式
。lda更多的是考慮了標註
，即希望投影後不同類別之間資料點的距離更大，同一類別的資料點更緊湊
。pca投影的座標系都是正交的，而lda根據類別的標註，關注分類能力，因此不保證投影到的座標系是正交的（一般都不正交）。
Matlab遺傳演算法學習 recint m
看書學習筆記 function newchrom recint oldchrom,xovr identify the population size nind and the number of variables nvar nind,nvar size oldchrom identify the ...
Matlab遺傳演算法學習 recint m
看書學習筆記 function newchrom recint oldchrom,xovr identify the population size nind and the number of variables nvar nind,nvar size oldchrom identify the ...
PCA演算法學習 2 PCA理論的matlab實現
本文 前言 在前面的博文pca演算法學習 1 opencv中pca實現人臉降維 中已經初步介紹了pca演算法的大概流程及在人臉降維上面的應用。本文就進一步介紹下其理論基礎和matlab的實現 也是網上學者的 開發環境 matlab2012a 基礎 假設x是乙個m n的矩陣，是由樣本資料構成的矩陣。其...