LDA(Linear Discriminant Analysis),中文名为“线性判别分析”。 LDA的中心思想就是最大化类间距离以及最小化类内距离 2.1 图示 2.2 推导过程及损失函数: 2.3 算法流程 三、PCA和LDA的比较 3.1 相似点: 从过程来看,PCA与LDA有很大的相似性,最后其实都是求某一个矩阵的特征值,投影矩阵即为该特征值对应的特征向...
LDA与PCA的Python实现 LDA与PCA的应用案例 总结 1. 线性判别分析(LDA)的原理与数学公式 1.1 LDA的背景与动机 线性判别分析(LDA)是一种监督学习的降维技术,它的目标是将高维数据投影到低维空间中,使得不同类别的数据在低维空间中有较大的类间距离和较小的类内距离,从而实现分类。 1.2 LDA的数学公式 LDA的数学...
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 机器学习面试-降维算法LDA和PCA(白板推导) 数据处理有影响LDA和PCA的区别和联系相同点:两者都可以对数据进行降维两者在降维的时候均使用科矩阵特征分解的思想两者假设数据都是...
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。
PCA和LDA都是降维算法,他们的主要区别是: PCA为无监督方法,主要是主成分分析方法,Principal Component Analysis, 简称PCA。 PCA可以降到任意维度。 LDA是有监督方法,主要是线性判别分析法,Linear Discriminant Analysis ,简称LDA。 LDA最多只能降到数据类别 -1...
一. PCA与LDA的区别与联系 很显然,系统辨识在低维空间比高维空间要容易,降维就是找到这样的“主元”从最大程度上剔除冗余信息和噪音干扰。PCA主要用于没有先验信息情况下的整体降维,在面对一大堆具有复杂特征而又没有标签的数据时,PCA是简单有效的方法。LDA由于对数据标签的利用,在分类上更胜一筹。如下图,左边是...
PCA与LDA的结合使用为人脸识别提供了一种高效且强大的数据预处理方案。通过合理设置PCA和LDA的降维维度,可以在保持较高识别精度的同时,显著降低计算复杂度和存储需求。在实际应用中,还需根据具体数据集和需求进行参数调优,以达到最佳效果。 希望本文能帮助读者更好地理解PCA+LDA在人脸识别中的应用,并激发更多关于人脸识...
PCA(主成分分析)是一种无监督学习方法,它的目标是找到投影后方差最大的方向。方差越大,意味着保留的信息越多。LDA(线性判别分析)则是一种有监督学习方法,它试图找到投影后类内方差最小的方向。类内方差越小,分类的准确性越高。Ridge回归则是一种正则化方法,它的惩罚项会根据奇异值的大小进行调整。当奇异值很大...
2.1 LDA基本概念理解 2.2 LDA理论推导 PCA与LDA的比较分析 ---第一菇 - 什么是PCA--- 1.1 先导数学知识准备 在正式深入理解之前还是需要铺垫一些线性代数的基本概念及其计算公式,以方便大家理解之后的数学符号以及矩阵运算的推导过程。 1.1.1 内积与投影 俩个向量A,B内积的计算公式...
简介:本文介绍了机器学习中的四种常用降维方法:主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、潜在语义分析(LSA)和t-分布邻域嵌入算法(t-SNE),并简要说明了它们的应用场景和步骤。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为智能写作工具,助力高效撰写技术文档。