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线性判别分析(LDA)
降维的作用:
高维数据特征个数多,特征样本多,维度也很大,计算量就会很大,调参和最后评估任务时,计算量非常大,导致效率低。
高位数据特征特别多,有的特征很重要,有的特征不重要,可以通过降维保留最好、最重要的特征。
PCA是无类别信息,不知道样本属于哪个类,用PCA,通常对全体数据操作。
LDA有类别信息,投影到类内间距最小and类间间距最大...
注:类内散布矩阵:衡量映射后各自的密集程度。类间散布矩阵:衡量不同类别间的距离。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/tianqizhi/p/9279602.html
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