LDA（线性判别分析或称Fisher线性判别）,PCA（主成份分析）代码及表情识别中的应用

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/20362373】 1、LDA线性判别分析 也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervised learning）。 LDA的基本思想是： 找到一个最佳的判别矢量空间，使得投影到该空间的样本的类间离散度与类内离散度比达到最大。 LDA的目的： 是从高维空间中提取出最优判别

>>阅读原文<<