机器学习算法之降维

　　在机器学习的过程中，我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。所有出现了很多降维的方法。今天我们要讨论的就是LDA降维。 LDA降维的思路是：如果两类数据线性可分，即：存在一个超平面，将两类数据分开。则：存在模旋转向量，将两类数据投影到一维上，并且依然是线性可

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