PCA保留最佳描述特征（即主成分），而非分类特征，LDA用到了类别标签，为了找到数据中具有判别性的维度，投影后不同类别尽可能区分开。
PCA保留最佳描述特征（即主成分），而非分类特征，LDA用到了类别标签，为了找到数据中具有判别性的维度，投影后不同类别尽可能区分开。
线性判别分析（LDA） LDA思想总结 线性判别分析（Linear Discriminant Analys...
LDA线性判别分析 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)是一种有监督学...
LDA： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher...
Spark 分布式实现线性判别分析（二分类问题） 线性判别分析（LDA） 线性判别分析(linear discri...
线性判别分析（简称LDA），最早由Fisher提出，也叫Fisher判别分析。 LDA 的思想非常朴素: 给定训练...
PCA保留最佳描述特征（即主成分），而非分类特征，LDA用到了类别标签，为了找到数据中具有判别性的维度，投影后不同...
线性判别分析 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种监督学习算法，...
线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判...
LDA线性判别分析 PCA不考虑label，属于unsupervised，那么LDA就是考虑了y的label。 对...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）简称LDA，是一种监督学习方法。LDA是在...
本文标题：线性判别分析法（LDA）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/fhjbihtx.html
网友评论