PCA和LDA降維的比較
PCA 主成分分析方法，LDA 線性判別分析方法，可以認為是有監督的數據降維。下面的代碼分別實現了兩種降維方式: 結果如下 ...
原文：PCA與LDA
一 為什么要降維： 避免維數災難，高維情況下容易產生過擬合 特征之間如果存在明顯的相關性 也叫共線性 ，此時就需要降維 降維可以提取數據中的有效信息，去除噪音數據 降維可以降低數據的復雜性，減少模型的訓練時間 可以方便對數據進行可視化處理，因為維數很高的話，無法可視化 二 PCA降維思想 尋找某個軸線，使得樣本映射到該軸線后，能夠有最大的可區分度，衡量可區分度的指標就是求方差，現在的問題是如何求 ...
2019-01-13 00:01 0 618 推薦指數：
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