机器学习方法篇(30)------线性判别分析

● 每周一言 想工作高效，合作不可或缺。 导语 上一节介绍了PCA降维，PCA是一种无监督降维方法。本节将介绍另外一种常见的有监督降维方法，线性判别分析LDA，以及其具体的算法思想和步骤。 线性判别分析 我们知道，降维的最终目的是一方面能将特征维数大大降低，另一方面则是能够最大程度的保持原样本数据的多样性。 前一节所讲的PCA模型，可以将样本数据投影到方差最大的低维空间中，保证了样本数据的多样性。

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