两者都假设数据符合高斯分布不同点: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 线性判别分析(LDA)基本原理及实现 流程LDA与PCALDA用于降维,和PCA有很多相同,也有很多不同的地方,因此值得好好的比较一下两者的降维异同点。相同点1)两者均可以对数据...
PCA降维——主成分分析(principal component analysis,PCA)与LDA(线性判别分析),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
人脸识别:LDA与PCA可以用于提取人脸图像的特征,实现人脸识别。 图像压缩:PCA可以用于图像压缩,通过保留主成分实现图像的有损压缩。 股票市场分析:LDA可以用于分析股票市场的走势,预测股票的涨跌。 5. 总结 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...
PCA和LDA都是在通过降维进行特征提取,PCA倾向于数据重构(就如名字一样 主成分分析),LDA倾向于数据分类(更好的将不同类别分开)。 考虑它具体在做什么事情,其实在每个样本进行中心化处理后(减去均值),一个样本就变成了一个距离向量来描述与中心的距离(PCA的中心是所有样本的中心,LDA的中心是类内的或总...
线性判别分析LDA与主成分分析PCA 重庆大 主成 与 线性 学分 判 分别 余析 分 俊（析 良 （LDAPCA ））线第阐点 述击 性一观此 点处。添 判加 正 部 别文 ，分 分文 字是 析您 思
主成分分析(PCA)与LDA有着非常近似的意思,LDA的输入数据是带标签的,而PCA的输入数据是不带标签的,所以PCA是一种unsupervised learning。 LDA通常来说是作为一个独立的算法存在,给定了训练数据后,将会得到一系列的判别函数(discriminate function),之后对于新的输入,就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方法,...
PCA: 主成分分析(PCA)与LDA有着非常近似的意思,LDA的输入数据是带标签的,而PCA的输入数据是不带标签的,所以PCA是一种unsupervised learning。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在,给定了训练数据后,将会得到一系列的判别函数(discriminate function),之后对于新的输入,就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方...
PCA 特征选择:从n个属性选择m个,要最大程度的保留主要的,可辨识的特征 特征提取:例如边缘提取(像素点的差分) Variance=Information,如果沿着某一个属性的Variance越大,就说明这个属性越重要 假设数据是二维高斯分布(椭圆形:有长轴与短轴),X1属性优于X2(Variance较大),则选择X1,把数据向长轴上投影,转化为一维。
我们可以看到,通过PCA方法进行建模后,模型准确率与不减少特征直接建模的准确率差不多,效果还是非常好的。 4. 监督学习算法的特征降维---线性判别分析算法(LDA) 通过主成分分析PCA降维以后可以大大的提高监督学习算法的性能。 主成分分析PCA降维属于无监督学习的一种降维方法,下面介绍一种监督学习算法的降维方法--LDA...
维数降低有两种主要算法：主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），当然，还有其他降维技术，如线性判别分析（Linear Discriminant Analysis、因子分析（Factor Analysis）、等距映射算法（Isomap）等。线性判别分析和主成分分析这两者之间的基本区别在于，线性判别分析使用类的信息来查找新特征，以便最大化类可分性，而主...