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...
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...
我们可以通过对\boldsymbol{\mathrm{X}}\boldsymbol{\mathrm{X}}^\mathrm{T}做特征值分解来进行PCA。但matlab中的pca函数,默认情况下,将数据中心化后,会使用奇异值分解(SVD) 算法。 5.LDA的引入 PCA作为非监督的降维方法,忽略了类别属性,所以它忽略的投影方向可能刚好包含了重要的可分类信息。为解决这个问题,...
2)LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PCA之类的算法较优。 LDA算法的主要缺点有: 1)LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题。 2)LDA降维最多降到类别数k-1的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA。当然目前有一些LDA的进化版算法可以绕过这个问题。 3)LDA在样本分类信息依赖方...
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...
(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...
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,寻求投影后不同类别...
简单粗暴!用于数据降维和分类的主成分分析PCA和线性判别分析LDA!绝对能通俗理解机器学习必备算法知识!共计3条视频,包括:PCA、线性判别分析(LDA)、V10等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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；而LDA则...
监督学习（LDA）和无监督学习（PCA）之前看到宏基因组学公众号一篇文章，比PCA更好用的监督排序—LDA分析、作图及添加置信-ggord。其中提到LDA是监督学习，PCA是无监督学习。看到这我不禁眉头一皱：经过资料查找、汇总和理解，将基本概念mark一下。机器学习 以高中做题为例，高中平时我们做了大量的习题，掌握了很多...