面试题:LDA和PCA区别

本文详细比较了LDA和PCA在降维方法上的异同,包括有无监督性、降维维数限制、对样本信息依赖的侧重点,以及可能遇到的问题。同时涵盖了逻辑回归、贝叶斯方法、监督学习步骤等基础概念和算法区别。

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相同点

(1)两者的作用是用来降维的

(2)两者都假设符合高斯分布

不同点

(1)LDA是有监督的降维方法,PCA是无监督的。

(2)LDA降维最多降到类别数K-1的维数,PCA没有这个限制。

(3)LDA更依赖均值,如果样本信息更依赖方差的话,效果将没有PCA好。

(4)LDA可能会过拟合数据。

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