LDA与PCA降维思想不同，对数据的要求也不同。
LDA需要数据有标记有分类，便于后面对类内类外的区分，而PCA则是无监督的，是直接寻求所有点之间方差最大。
LDA是在PCA的基础上对类内有了距离更小的要求，故而需要求得类间散布矩阵和类内散布矩阵，进而将这两个矩阵进行相乘或相除，求得他们的前N个特征向量，进行投影。
LDA与PCA降维思想不同，对数据的要求也不同。
LDA需要数据有标记有分类，便于后面对类内类外的区分，而PCA则是无监督的，是直接寻求所有点之间方差最大。
LDA是在PCA的基础上对类内有了距离更小的要求，故而需要求得类间散布矩阵和类内散布矩阵，进而将这两个矩阵进行相乘或相除，求得他们的前N个特征向量，进行投影。
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本文标题：2021-03-29
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