LDA线性判别分析

问题 之前我们讨论的 PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维，但 PCA 没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。 假设我们对一张 100*100 像素的图片做人脸识别， 每个像素是一个特征，那么会有 10000 个特征，而对应的类别标签 y 仅仅是 0/1 值， 1 代表是人脸。

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