3.LDA和PCA的比较 LDA与PCA都是常用的降维方法,二者的区别在于: 出发思想不同。PCA主要是从特征的协方差角度,去找到比较好的投影方式,即选择样本点投影具有最大方差的方向( 在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。);而LDA则更多的是考虑了分类标签信息,...
不同的是,PCA是无监督的,而LDA是一种有监督的降维方法。它需要构造出投影矩阵,满足最大化投影后各类的类间距离,最小化投影后各类的类内方差。 2.2 学习模型 LDA学习投影矩阵W∈RO×R,其中O是高维时数据的维度,R是缩减之后的维度,满足R<O。设输入数据是X={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},其中$N...
PCA主要是从特征的协方差角度,去找到比较好的投影方式,即选择样本点投影具有最大方差的方向( 在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。);而LDA则更多的是考虑了分类标签信息,寻求投影后不同类别之间数据点距离更大化以及同一类别数据点距离最小化,即选择分类...
一、PCA(主成分分析) 二、LDA(线性判别分析) 1、二类LDA原理 2、多类LDA原理 3、LDA算法流程 4、LDA算法小结 三、 LDA 和 PCA区别 一、PCA(主成分分析) PCA是一种无监督的数据降维方法 降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实...
1.PCA原理理解 其目的就是找到高维数据中的主成分,并利用“主成分”数据,来表征原始数据,从而达到降维的目的,使得降维后的数据的方差达到最大。 2.PCA算法步骤 图片引用自[简书]蘑菇轰炸机的《机器学习基础(2)- PCA与LDA比较》,https://www.jianshu.com/p/982c8f6760de ...
(1):主成分分析 PCA (2):线性判别分析 LDA 二、主成分分析 PCA 1、PCA 英语全称:Principal Component Analysis 用途:降维中最常用的一种手段 目标:提取最有价值的信息(基于方差) 问题:降维后的数据的意义? 2、向量的表示及基变换 内积: 解释: 设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量...
基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。
首先,了解PCA和LDA的基本原理对理解它们的区别至关重要。PCA是一种无监督的降维方法,其主要目标是通过捕获数据集中最大方差的方向来减少数据的维度。它不会考虑数据的类别标签,仅仅关注于如何最有效地压缩数据的信息。这是通过寻找一组正交向量(即主成分)来实现的,这些向量定义了数据在新空间中的投影。每个主成分都...
3.LDA和PCA的比较 LDA与PCA都是常用的降维方法,二者的区别在于: 出发思想不同。PCA主要是从特征的协方差角度,去找到比较好的投影方式,即选择样本点投影具有最大方差的方向( 在信号处理中认为信号具有较大的方差,噪声有较小的方差,信噪比就是信号与噪声的方差比,越大越好。);而LDA则更多的是考虑了分类标签信息,...
二、LDA详解 2.1 LDA简介和直观理解 2.1.1 LDA简介 LDA是有监督的,适合有标签的数据 2.1.2 LDA的直观理解 最大化类间距离 最小化类内距离 2.2 LDA的数学推导 定义类内散度矩阵和类间散度矩阵 LDA的流程 三、PCA和LDA的实践 3.1 PCA的实践 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数...