lda是一種監督學習的降維技術，也就是說它的資料集的每個樣本是有類別輸出的。這點和pca不同。pca是不考慮樣本類別輸出的無監督降維技術。lda的思想可以用一句話概括，就是「投影後類內方差最小，類間方差最大」。什麼意思呢？ 我們要將資料在低維度上進行投影，投影後希望每一種類別資料的投影點盡可能的接近，而不同類別的資料的類別中心之間的距離盡可能的大。
線性判別分析的演算法流程：
1.計算類內散度矩陣sw；
2.計算類間散度矩陣sb；
3.計算矩陣a：
4.計算矩陣a的最大的d個特徵值和對應的d個特徵向量，得到投影矩陣b；
5.對樣本集中的每乙個樣本特徵轉化為新的樣本，輸出樣本集。
LDA 線性判別分析
1.lda是什麼 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1996年由belhumeur引入模式識別和人工智慧領域。基本思想是將高維的模...
線性判別分析LDA
首先搞清楚什麼叫判別分析？discriminant analysis就是根據研究物件的各種特徵值判別其型別歸屬問題的一種多變數統計分析方法。根據判別標準不同，可以分為距離判別 fisher判別 bayes判別法等。比如在knn中用的就是距離判別，當然這裡的 距離 又有好幾種 歐氏距離 街區距離 甚至...
LDA 線性判別分析
定義 1.lda 線性判別式分析 linear discriminant analysis 也稱為fisher線性判別 fisher linear discriminant，fld 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...