【机器学习】LDA（Linear Discriminant Analysis）

最新推荐文章于 2024-09-26 08:51:10 发布
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本文详细介绍了线性判别分析(LDA)的基本思想及其在降维和分类任务中的应用，并对比了LDA与PCA的主要差异。

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线性判别分析LDA原理总结 讲得非常清楚

笔记

有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处理领域， LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet
Allocation，简称LDA），它是一种处理文档的主题模型。

  • LDA的思想可以用一句话概括：投影后类内方差最小，类间方差最大。
  • 利用了瑞利商的原理，可以用于降维，也可以用于分类。
  • 它是一种无监督的降维方法，最多将特征降到类别数k-1的维数（n维特征）

与PCA的差别

  • LDA是有监督的降维方法，而PCA是无监督的降维方法
  • LDA降维最多降到类别数k-1的维数，而PCA没有这个限制。
  • LDA除了可以用于降维，还可以用于分类。
  • LDA选择分类性能最好的投影方向，而PCA选择样本点投影具有最大方差的方向。

与PCA的相同点

  • 均假设数据符合高斯分布（即需要对数据进行标准化）
  • 均利用了矩阵分解的思想
cyclone_li
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c++写一个LDA(Linear Discriminant Analysis)算法代码
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