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sklearn中的判别分析主要包括两类，LinearDiscriminantAnalysis和QuadraticDiscriminantAnalysis

LDA是一种监督学习的降维技术

PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术

線性判別分析是一種分類模型，它通過在k維空間選擇一個投影超平面，使得不同類別在該超平面上的投影之間的距離盡可能近，

同時不同類別的投影之間的距離盡可能遠，在LDA中，我們假設每一個類別的資料服從高斯分佈，且具有相同協方差矩陣Σ Σ 。
此外，由於LDA會將k維資料投影到k-1維的超平面，因此也具有demension reduction的作用。不同於PCA會選擇資料變化最大的方向，

LDA會主要以類別為思考因素，使得投影後的樣本盡可能可分

 

 

 

 

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參考

https://blog.csdn.net/qsczse943062710/article/details/75977118

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6249328.html

http://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html

 

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