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用PCA還是LDA？特征抽取經(jīng)典算法PK
- 在之前的格物匯文章中，我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA)，了解了PCA算法實質(zhì)上是進行了一次坐標軸旋轉(zhuǎn)，盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標軸方向上的方差盡可能大，并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大，建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少，建議舍棄。今天我們就來看一下PCA的具體應用案例和特征映射的另一種方法：線性判別分析(LDA)。 PCA案例 在機器學習中，所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大，我們需要使用降維的方法來突顯信息含量較大的
- 關鍵字： PCA LDA
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