机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
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原文：机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA
本文简单整理了以下内容： 一 维数灾难 二 特征提取 线性方法 . 主成分分析PCA . 独立成分分析ICA . 线性判别分析LDA 一 维数灾难 Curse of dimensionality 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持与低维情形下相同的样本密度，所需要的样本数指数型增长。从下面的图可以直观体会一下。当维度很大样本数量少时，无法通过它们学习到有价值的知识 所以需要降维，一方面在 ...
2017-04-13 16:07 0 6041 推荐指数：
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