LDA算法的中心思想


淺顯來(lái)講，LDA方法的考慮是杉允，對(duì)于一個(gè)多類別的分類問(wèn)題，想要把它們映射到一個(gè)低維空間席里，如一維空間從而達(dá)到降維的目的叔磷，我們希望映射之后的數(shù)據(jù)間，兩個(gè)類別之間“離得越遠(yuǎn)”奖磁，且類別內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間“離得越近”改基，這樣兩個(gè)類別就越好區(qū)分。

因此LDA方法分別計(jì)算“within-class”的分散程度Sw和“between-class”的分散程度Sb咖为，而我們希望的是Sb/Sw越大越好秕狰，從而找到最合適的映射向量w

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