LDA推导 + python代码

参考blog:https://www.cnblogs.com/simon-c/p/5023726.html  只有代码和注释

               https://blog.youkuaiyun.com/feilong_csdn/article/details/60964027   LDA线性判别原理解析<数学推导>

               https://www.cnblogs.com/viviancc/p/4133630.html  这个推导的很详细了

 

 LDA的原理是，将带上标签的数据（点），通过投影的方法投影到维度更低的空间中，使得投影后的点形成按类别区分的情形，即相同类别的点，在投影后的空间中距离较近，不同类别的点，在投影后的空间中距离较远。

      要说明LDA，首先得弄明白线性分类器(Linear Classifier)：因为LDA是一种线性分类器。对于K-分类的一个分类问题，会有K个线性函数  y=wx+b