LDA线性判别器
与PCA的区别 PCA降低维度为主，而且是一种无监督的降低维度，从数学上让协方差为0，让方差最大，从使得特征相互独立，却可以有效的区分。 LDA，作为线性判别器，‘投影后类内方差最小，类间方差最大’ 这句话在tripletloss也可以吧哈哈哈，真的是大家的出发点非常的相似。 但是又是借了PCA的思路，还记得我们的基的变换嘛，就是数据的分布从一个空间到另一个空间，其实LDA也是一样，不过是希望映射
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