PCA和LDA都是经典的降维算法。PCA是无监督的,也就是训练样本不需要标签;LDA是有监督的,也就是训练样本需要标签。PCA是去除掉原始数据中冗余的维度,而LDA是寻找一个维度,使得原始数据在该维度上投影后不同类别的数据尽可能分离开来。 PCA PCA是一种正交投影,它的思想是使得原始数据在投影子空间的各个维度的方差最...
算法小白的第一次尝试---KPCA(核主成分分析)降维【实例对比分析PCA、LDA和KPCA】,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。