连载｜线性判别分析（LDA）
线性判别分析LDA LDA基础 LDA是一种监督学习的降维技术，对应着它的数据集中的每个样本是有类别输出的。LDA的基本思想是：给定一个训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点中心尽可能远离。也就是“投影后类内方差最小，类间均值最大”。 我们先来看一下下图对于二分类的情况： 图中的“+”，“-”分别表示正例和反例，我们想要的就是让每种类别的投影点尽可
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