PCA(主成分分析）和LDA(线性判别分析）的异同处及应用场景

在机器学习领域，PCA和LDA都可以看成是数据降维的一种方式。但是PCA是无监督的，也就是说不需要知道样本对应的标签，而LDA是有监督的，需要知道每一个数据点对应的标签。 图的左边是PCA，它所作的只是将整组数据整体映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便(降低了维数并将信息损失降到最低)，但在分类上也许会变得更加困

>>阅读原文<<