BambooWine's Notes

线性判别分析LDA 1. LDA的思想   线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由[Fisher, 1936]提出，亦称“Fisher判别分析”。LDA和PCA（主成分分析）有一定类似之处。   LDA的思想比较简单：给定训练集，设法将数据集投影到一条直线上，使得同类数据的投影点尽可能接近，异类数据的投影点尽可能远离，用一句话概括 投影后类内方差最小，类间方差最大。所以从这里可以看出，LDA是一种监督学习的方法。