LDA（线性判别分析）算法

线性判别分析（Linear Discrimination Analysis，LDA）是一种非常经典的线性学习方法，可以用于在二分类问题上。 我们知道，在二分类问题上，我们想要的理想结果是 同一类的尽量聚集在一起，不同类的尽量分开。 因此，LDA实际上是一个非常简单的（所以经典）方法，它的思想也是极其朴素： 给定训练集，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，异类样例的投影点尽可

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