PCA属于无监督式学习,因此大多场景下只作为数据处理过程的一部分,需要与其他算法结合使用,例如将PCA与聚类、判别分析、回归分析等组合使用;LDA是一种监督式学习方法,本身除了可以降维外,还可以进行预测应用,因此既可以组合其他模型一起使用,也可以独立使用。 降维后可用维度数量不同。LDA降维后最多可生成C-1维子空间...
因此LDA方法分别计算“within-class”的分散程度Sw和“between-class”的分散程度Sb,而我们希望的是Sb/Sw越大越好,从而找到最合适的映射向量w。 LDA算法的主要优点有: 1)在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。 2)LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PC...
show() plot_lda(X_lda_sklearn, title='Default LDA via scikit-learn') 三、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) 用途:降维中最常用的一种手段,提取最有价值的信息(基于方差) 理论:略 PCA代码示例(以鸢尾花数据集为例): from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load...
根据特征值的从大到小,将特征向量从上到下排列,则用前K行组成的矩阵乘以原始数据矩阵X,就得到了我们需要的降维后的数据矩阵Y PCA实例 三、主成分分析 LDA 1、LDA 全称为:Linear Discriminant Analysis 用途:数据预处理中的降维,分类任务 历史:Ronald A. Fisher在1936年提出了线性判别方法 目标:LDA关心的是能够最...
两种降维的不同: PCA: 非监督降维,降维后数据方差尽可能大 LDA:有监督降维,组内方差小,组间方差大 一、PCA详解 1.1 PCA简介与直观理解 PCA的作用: 聚类: 把复杂的多维数据点简化为少量数据点,易于分簇 降维:降低高维数据,简化计算,达到数据降维,压缩,降噪的目的 ...
LDA思想总结 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同,LDA是一种监督学习的降维技术,数据集的每个样本有类别输出。 LDA分类思想简单总结如下: 多维空间中,数据处理分类问题较为复杂,LDA算法将多维空间中的数据投影到一条直线上...
同样都是线性降维方法,PCA是无监督的降维方法,而LDA是有监督的降维算法。本篇笔记主要用于 分析二者的区别的和联系。 LDA和PCA作为经典的降维算法,如何从应用的角度分析其原理的异同?从数学推导的角度,两种降维算法在目标函数上有何区别与联系? 联系 首先,将LDA扩展到多类高维的情况,以和PCA中的求解问题相对应。
LDA降维和PCA降维的不同之处包括( )。。A.LDA是有监督的降维方法,而PCA是无监督的降维方法B.LDA降维最多降到k-1维,而PCA没有这个限制C.LDA除了可
同样是做降维,LDA和PCA的相同点A.两者均可以对数据进行降维;B.两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想;C.有监督的降维方法;D.两者都假设数据符合高斯分布;
这里主要介绍LDA和PCA的区别: 相同点: 1)两者均可以对数据进行降维。 2)两者在降维时均使用了矩阵特征分解的思想。 3)两者都假设数据符合高斯分布。 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。