PLSDA 的步骤如下: 对每个类别进行主成分分析(PCA)。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。 计算广义特征值问题的解,得到投影矩阵。 将数据投影到低维空间中。 最大均值差异分析(MMDA): MMDA 是一种非线性的降维方法,它通过最大化类间距离和最小化类内距离来找到最佳的投影方向。MMDA 的步骤如下: 计算每个类...
偏最小二乘判别分析(PLSDA): PLSDA 是一种适用于多变量数据的降维方法,它通过最小化类内散度矩阵来找到最佳的投影方向。PLSDA 的步骤如下: 对每个类别进行主成分分析(PCA)。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵。 计算广义特征值问题的解,得到投影矩阵。 将数据投影到低维空间中。 最大均值差异分析(MMDA): MM...