主成分分析&线性判别分析(学习笔记)
主成分分析是一种线性降维方法，线性降维的另外一种方法是LDA，在这两个过程中协方差矩阵的计算是最关键的部分。 核心思想：计算协方差矩阵以及其特征向量和特征值，寻找前N个最大特征值对应的特征向量， 为什么这么做：协方差矩阵（散布矩阵）在模式识别中应用广泛，最典型的应用是PCA主成分分析了，PCA主要用于降维，其意义就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。这就需要
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