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用PCA還是LDA?特征抽取經(jīng)典算法PK
- 在之前的格物匯文章中,我們介紹了特征抽取的經(jīng)典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法實質上是進行了一次坐標軸旋轉,盡可能讓數(shù)據(jù)映射在新坐標軸方向上的方差盡可能大,并且讓原數(shù)據(jù)與新映射的數(shù)據(jù)在距離的變化上盡可能小。方差較大的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較大,建議保留。方差較小的方向代表數(shù)據(jù)含有的信息量較少,建議舍棄。今天我們就來看一下PCA的具體應用案例和特征映射的另一種方法:線性判別分析(LDA)?! CA案例 在機器學習中,所使用的數(shù)據(jù)往往維數(shù)很大,我們需要使用降維的方法來突顯信息含量較大的
- 關鍵字: PCA LDA
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