LDA算法的中心思想

浅显来讲，LDA方法的考虑是，对于一个多类别的分类问题，想要把它们映射到一个低维空间，如一维空间从而达到降维的目的，我们希望映射之后的数据间，两个类别之间“离得越远”，且类别内的数据点之间“离得越近”，这样两个类别就越好区分。

因此LDA方法分别计算“within-class”的分散程度Sw和“between-class”的分散程度Sb，而我们希望的是Sb/Sw越大越好，从而找到最合适的映射向量w

最后编辑于：2017.12.10 15:28:04

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