摘要:
LDA降维 LinearDiscriminant Analysis 线性判别分析,是一种有监督的线性降维算法。与PCA保持数据信息不同,LDA的目标是将原始数据投影到低维空间,尽量使同一类的数据聚集,不同类的数据尽可能分散 步骤: 计算类内散度矩阵 计算类间散度矩阵 计算 阅读全文
摘要:
PCA降维 PCA是一种无监督降维算法,它是最常用的降维算法之一,可以很好的解决因变量太多而复杂性,计算量增大的弊端。 本质上讲,PCA就是将高维的数据通过线性变换投影的方式映射到低维空间上去,并且保证在投影的维度上,原数据的信息量最大(损失最小)。 PCA的具体步骤 1.特征中心化。每一维的数据都 阅读全文