机器学习降维算法二：LDA（Linear Discriminant Analysis）

很多基础知识有些遗忘了，也算作是一种复习。我尽量推导的关键的地方写写，建议大家还是要手动推一推公式增加理解。

Linear Discriminant Analysis (也有叫做Fisher Linear Discriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA是为了使得降维后的数据点尽可能地容易被区分！

假设原始数据表示为X，（m*n矩阵，m是维度，n是sample的数量）

既然是线性的，那么就是希望找到映射向量a，使得 a'X后的数据点能够保持以下两种性质：

1、同类的数据点尽可能的接近（within class）

2、不同类的数据点尽可能的分开（between class）

来看一个例子：两堆点会这样被降维

 

 

再看上次PCA用的这张图，如果图中两堆点是两类的话，那么我们就希望他们能够投影到轴1去（PCA结果为轴2），这样在一维空间中也是很容易区分的。

 

接下来是推导，因为这里写公式很不方便，我就引用Deng Cai老师的一个ppt中的一小段图片了：

 a是投影向量，z是映射后的数据，x是原始数据，μ是一类点的质心（平均值）。

思路还是非常清楚的，目标函数就是最后一行J（a)，μ（一飘）就是映射后的中心用来评估类间距，s（一飘）就是映射后的点与中心的距离之和用来评估类内距。J(a)正好就是从上述两个性质演化出来的。

 

 

 

因此两类情况下：

加上a'a=1的条件（类似于PCA）

 

可以拓展成多类：

 

以上公式推导可以具体参考pattern classification书中的相应章节，讲fisher discirminant的

OK，计算映射向量a就是求最大特征向量，也可以是前几个最大特征向量组成矩阵A=[a1,a2,....ak]之后，就可以对新来的点进行降维了：

y = A'X

（线性的一个好处就是计算方便！）

 

可以发现，LDA最后也是转化成为一个求矩阵特征向量的问题，和PCA很像，事实上很多其他的算法也是归结于这一类，一般称之为谱（spectral）方法。

线性降维算法我想最重要的就是PCA和LDA了，后面还会介绍一些非线性的方法。