[监督学习]线性判别式分析(LDA)

线性判别式算法（LDA） LDA算法和PCA算法都是一种数据压缩的算法，由于前者属于无监督学习而后者属于监督学习，根据任务的不同，因而它们的侧重点不同，PCA算法关心的是原数据与新数据之间的最小重构误差，而LDA算法关注的是数据压缩后类别间的区分度。 从上图中可以看出，LDA算法希望找到一个投影的方向，使得类别间中心点尽可能分散，而每一类的样本尽可能聚集，如果说PCA算法的优化准则是最小重构误差，

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