2023年11月18日 · Here are some key differences between PCA and LDA: Objective: PCA is an unsupervised technique that aims to maximize the variance of the data along the principal components. The goal is to identify the directions that capture the most variation in the data. LDA, on the other hand, is a supervised technique that aims to maximize the separation ...

2022年8月5日 · 在 machine learning 领域，PCA和LDA都可以看成是数据 降维 的一种方式。 但是PCA是unsupervised，也就是说不需要知道sample对应的label，而LDA是supervised，需要知道每一个数据点对应的label。 有关主成分分析的内容在下面这篇文章中有详细解释： 主成分分析（PCA） LDA（这里指的是fisher’s linear discriminant）把线性分类看成是数据降维的一种应用。 考虑一个二分类问题，假设输入 D 维向量 x，我们通过线性变换将它投影到一维空间上： y = …

LDA的目标是最大化类间区分度的坐标轴成分，将特征空间投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息。 简而言之，LDA投影后的数据类内方差最小，类间方差最大。 瑞利商. 定义： R (A,x) = \frac {x^HAx} {x^Hx} 其中，x是非零向量，A是n*n的 Hermitan矩阵 （自共轭矩阵，矩阵中每一个第i行第j列的元素都与第j行第i列的元素的共轭相等） 性质：瑞利商最大值等于矩阵A最大的特征值，最小值等于矩阵A的最小特征值. \lambda_ {min} \leqslant \frac {x^HAx} …

2022年7月15日 · Both LDA and PCA rely on linear transformations and aim to maximize the variance in a lower dimension. However, unlike PCA, LDA finds the linear discriminants in order to maximize the variance between the different categories while minimizing the …

LDA is used to carve up multidimensional space. PCA is used to collapse multidimensional space. PCA allows the collapsing of hundreds of spatial dimensions into a handful of lower spatial dimensions while usually preserving 70% - 90% of the important information. PCA: 3D objects cast 2D shadows. We can see the shape of an object from it's shadow.

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）和主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是两种常用的 降维技术，它们在机器学习和数据分析中有着广泛的应用。 本文将详细介绍LDA和PCA的原理、实现，并通过Python代码和LaTeX公式进行详细解释，帮助读者更好地理解这两种降维方法的原理和实践步骤。 1. 线性判别分析（LDA）的原理与数学公式. 线性判别分析（LDA）是一种监督学习的降维技术，它的目标是将高维数据投影到低维空间中，使 …

2024年10月16日 · 本文将详细介绍两种常用的降维方法：主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），并探讨它们的原理、应用以及各自的优缺点。 1. PCA的基本原理. 主成分分析是一种无监督的降维方法，旨在通过寻找数据中的主成分（即方差最大的方向）来降低数据的维度。 PCA的基本思想是将原始数据投影到一个新的低维空间中，使得投影后的数据在尽可能保留原始信息的同时，维度得以降低。 PCA的具体步骤如下： 标准化处理：对原始数据进行标准化处理，使得 …

Linear Discriminant Analysis (LDA) and Principal Component Analysis (PCA) are two popular dimensionality reduction techniques used in machine learning and data analysis. While both methods aim to reduce the dimensionality of a dataset, they have different underlying principles and applications.

2021年2月16日 · In this article, I will start with a brief explanation of the differences between LDA and PCA. Let’s then deep dive into the working of the Linear discriminant analysis and unravel the mystery, How it achieves classification of the data along with the dimensionality reduction.

11 小时之前 · PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告 1.PCA算法优缺点 在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。这是机器学习中最为常用的降维方法，能降低算法的计算开销，使得数据集更容易处理，且完全无参数的限制。