LDA与PCA

最新推荐文章于 2025-07-07 17:11:01 发布
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分类专栏： 机器学习
本文总结了主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)两种降维技术的基本原理及应用方法，并提供了使用scikit-learn实现这两种技术的具体步骤。

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LDA与PCA的讲解与matlab演示
11-18
详细讲解lda与pca的特征降维方法，并结合实际分类例子来演示matlab，用matlab做出散点图
LDA和PCA
serenysdfg的博客
03-18 426
LDA-有监督 线性判别分析LDA: 将带标签的高维样本投影到更低维度的空间中，使投影后的点按类别区分，相同类别的点将会在投影后的空间中更接近 ,类别之间 类间离散度越大越好。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-z11yQsfD-1584520772371)(C:\Users\sereny\AppData\Roaming\Typora\typora-us...
【数据降维】PCA和LDA方法的区别
最新发布
2301_80048975的博客
07-07 594
通过线性投影（找新的坐标系），将高维的数据映射到低维的空间表示，使用较少的数据维度，保留较大的数据信息。这边解释一下为什么要使方差最大，也就是在新坐标系上落点尽量分散，。举个极端的例子，如果方差足够小，那在直线上会落在同一点上，那这时候保存的信息量就只有一个。
LDA 和 PCA 降维：原理、区别、应用场景及在人工智能领域的具体应用及代码分析
m0_44975814的博客
01-10 1565
长轴方向是数据变化最大的方向，也就是第一主成分，而短轴方向是与长轴垂直且数据变化次大的方向，即第二主成分。LDA 试图找到一条直线，当把数据点投影到这条直线上时，两类数据的投影点之间的间隔尽可能大，并且每类数据投影后的分布尽可能紧凑。LDA 的目标是找到一个投影方向，使得不同类别数据在投影后的空间中尽可能地分开，同时同一类别数据的内聚性尽可能高。在更高维度的数据中，PCA 会依次找到数据变化最大、次大等方向，将数据投影到这些方向构成的新空间中，从而实现降维。），通过求解这个优化问题来找到最佳的投影方向。
机器学习——PCA与LDA
DCGJ666的博客
04-17 5570
机器学习——PCA与LDAPCA推导一个PCALDALDA的中心思想是什么LDA的优缺点LDA的步骤推导LDAPCA和LDA有什么区别 PCA 主成分分析（PCA）是一种多变量统计方法，它是最常用的降维方法之一，通过正交变换将一组可能存在相关性的变量数据转换为一组线性不相关的变量，转换后的变量被称为主成分 可以使用两种方法进行PCA，分别是特征分解或奇异值分解（SVD）。PCA旨在找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。 算法步骤 假设有m条n维数据 将原始数据按列组成n行m
主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的区别与联系
梁小憨憨的博客
08-04 9605
刚整理完PCA的内容，又记得之前用过LDA但是并没有在这里整理，所以今天把这两个算法整理下，方便以后查阅。
9-LDA与PCA算法.7z
07-03
标题中的“9-LDA与PCA算法.7z”指的是一个包含有关线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）算法的压缩文件。这些是两种在数据分析和机器学习领域广泛使用的降维技术。 **线性判别分析（LDA）** 线性判别分析是一种...
LDA与PCA算法.pdf
05-07
线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）是两种常用的降维算法。尽管它们都旨在简化数据，但它们的原理和应用场景有着明显的不同。 首先，线性判别分析（LDA）是一种监督学习方法，由统计学家罗纳德·费舍尔...
PCA和LDA
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qq_20386411的博客
10-11 1万+
PCA和LDA PCA（principal component analysis）：主成分法分析法，降维是减少的特征，数据行数没变，只是将列数减少了 让数据维度变的低一些，在低维中有利于更好的概括数据 LDA线性判别分析是有监督的问题，根据 类别选择降维的方向（回头看视频是怎么将的），基于标签进行降维 PCA是无监督的问题，没有标检，基于方差进行降维 原始数据在某个维度上非常密集，全...
PCA 和LDA（这里指线性判别分析，而非LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）)
Jiashilin
09-10 655
PCA的思想 　　　　PCA是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。具体的，假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x(1),x(2),...,x(m))(x(1),x(2),...,x(m))。我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维，希望这m个n'维的数据集尽可能的代表原始数据集。我们知道数据从n维降到n'维肯定会有损失，但是我们希望损失尽可能的小。那么如何让这n'...
PCA & LDA
Swift's Blog
08-02 360
预备知识 在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来衡量两个随机变量的联合变化程度。 方差 σx2=1n−1∑i=1n(xi−xˉ)2 \sigma_{x}^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-\bar{x}\right)^{2} σx2​=n−11​i=1∑n​(xi​−xˉ)2 nnn 表示样本数量，xˉ\bar{x}xˉ 表示观测样本的均值。 协方差 σ(x,y)=1n−1∑i=1n(xi−xˉ)(yi−yˉ) \sigma
PCA与LDA
qq_34555202的博客
08-21 516
注：这里说的LDA实际上讲的是Fisher linear discriminant analysis 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。下面分别解释PCA和LDA的基本原理 1.PCA ...
线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）：原理、实现与应用
weixin_37410657的博客
05-04 1702
线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）是两种重要的降维技术，它们在机器学习、数据分析和模式识别中都有着广泛的应用。LDA通过最大化类间距离和最小化类内距离实现对数据的分类，而PCA通过寻找数据的主成分实现降维，保留原始数据的大部分信息。本文详细介绍了LDA和PCA的原理、数学公式，并通过Python代码和LaTeX公式进行了详细解释。希望本文能够帮助读者更好地理解这两种降维方法的原理和实践步骤，并能够在实际项目中灵活运用这些方法。线性判别分析 - 维基百科主成分分析 - 维基百科。
LDA与PCA的对比
qq_24816965的博客
10-15 634
http://m.blog.youkuaiyun.com/leayc/article/details/76299694
LDA和PCA区别
weixin_30887919的博客
10-24 408
https://blog.youkuaiyun.com/brucewong0516/article/details/78684005 转载于:https://www.cnblogs.com/qlky/p/9841045.html
LDA与PCA算法的深入比较与分析
PCA与LDA的主要区别在于，PCA关注的是数据的总体变异性，而LDA则聚焦于数据类间和类内的分布差异。因此，在处理分类问题时，LDA往往比PCA更为有效，因为LDA能够通过最大化类间散度矩阵和最小化类内散度矩阵来提高...
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