機器學習中的數學-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)
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原文：機器學習 —— 基礎整理（四）特征提取之線性方法：主成分分析PCA、獨立成分分析ICA、線性判別分析LDA
本文簡單整理了以下內容： 一 維數災難 二 特征提取 線性方法 . 主成分分析PCA . 獨立成分分析ICA . 線性判別分析LDA 一 維數災難 Curse of dimensionality 維數災難就是說當樣本的維數增加時，若要保持與低維情形下相同的樣本密度，所需要的樣本數指數型增長。從下面的圖可以直觀體會一下。當維度很大樣本數量少時，無法通過它們學習到有價值的知識 所以需要降維，一方面在 ...
2017-04-13 16:07 0 6041 推薦指數：
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