sklearn的lda降维
LDA全称：线性判别分析 用途：用来对数据进行降维或分类 目标：LDA关注的是能够最大化类间区分样本 将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的K子维样本中，同时保持区分类别的信息。 降维算法的画图解释。 LDA更关心的是投影后的分类。而PCA更关系新的是投影后的方差，意思就是说LDA分类的目标是使得不同类别之间的距离越远越好，同一类别之间的距离越近越好。 目的：就是找到一个Y=WTX
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