不同点: 1)LDA是有监督的降维方法,而PCA是无监督的降维方法 2)LDA降维最多降到类别数k-1的维数,而PCA没有这个限制。 3)LDA除了可以用于降维,还可以用于分类。 ...Session和Cookie之间的区别以及联系 网上确实学习资料比较多,但是我个人感觉啊,你自己不好好的系统的学习下,东西还是别人家的,毕竟大脑不是你...
PCA通常比LDA计算效率更高,尤其是在高维数据集上,因为PCA只需计算协方差矩阵的特征值和特征向量,而LDA则需要计算类内和类间散布矩阵,并求解广义特征值问题。因此,如果计算资源有限或需要处理的数据量非常大,PCA可能是一个更合适的选择。 尽管PCA和LDA各自有其优缺点,但在实际应用中,结合使用这两种方法也不失为一...
不同点: 1)LDA是有监督的降维方法,而PCA是无监督的降维方法 2)LDA降维最多降到类别数k-1的维数,而PCA没有这个限制。 3)LDA除了可以用于降维,还可以用于分类。 4)LDA选择分类性能最好的投影方向,而PCA选择样本点投影具有最大方差的方向。 LDA和PCA所用库: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_...
不同点 (1)LDA是有监督的降维方法,PCA是无监督的。 (2)LDA降维最多降到类别数K-1的维数,PCA没有这个限制。 (3)LDA更依赖均值,如果样本信息更依赖方差的话,效果将没有PCA好。 (4)LDA可能会过拟合数据。 喜欢就关注一下啦~~~ 更多面试题--- 基础概念 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别 机器学习学习方式主...
PCA希望投影后的数据方差尽可能的大,因为方差越大,则包含的信息越多;而LDA则希望投影后相同类别的组内方差小,组间方差大。LDA能合理的运用标签信息,使得投影后的维度具有判别性,不同类别的数据尽可能的分开 发布于 2020-11-03 17:53 LDA 数据降维
从目标出发, PCA 选择的是投影后数据方差最大的方向 。 由于是无监督的,因此 PCA 假设方差越大 ,信息量越多,用主成分来表示原始数据可以去除冗余的维度,达到降维 。而LDA 选择的是投影后类内方差小、类间方差大的万向 。其用到了类别标签信息,为了找到数据中具有判别性的维度,使得原始数据在这些方向上投影后 ...
PCA和LDA的主要区别在于() A.PCA着重于保留数据的方差信息,而LDA着重于保留数据的类别信息B.PCA只能应用于分类数据,而LDA可以应用于数值型数据C.PCA采用监督学习方式,而LDA采用无监督学习方式D.PCA通过正交变换获取新的特征向量,而LDA采用线性变换获取新的特征向量 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 多...
LDA (Linear Discriminant Analysis): 线性判别分析。 有监督学习,学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening) + PCA,得到的是假设条件下的最优分类子空间(假设每个类都是单模态高斯分布、每个类协方差矩阵相同)。 ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。
feature extraction之 理解 LDA和PCA 的区别 降维的必要性 1.多重共线性--预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定,从而可能导致结果的不连贯。 2.高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间,而在十维空间上只有0.02%。