PCA和LDA降维的比较
PCA 主成分分析方法，LDA 线性判别分析方法，可以认为是有监督的数据降维。下面的代码分别实现了两种降维方式: 结果如下 ...
原文：PCA与LDA
一 为什么要降维： 避免维数灾难，高维情况下容易产生过拟合 特征之间如果存在明显的相关性 也叫共线性 ，此时就需要降维 降维可以提取数据中的有效信息，去除噪音数据 降维可以降低数据的复杂性，减少模型的训练时间 可以方便对数据进行可视化处理，因为维数很高的话，无法可视化 二 PCA降维思想 寻找某个轴线，使得样本映射到该轴线后，能够有最大的可区分度，衡量可区分度的指标就是求方差，现在的问题是如何求 ...
2019-01-13 00:01 0 618 推荐指数：
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