参考：

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

https://blog.csdn.net/qq_25680531/article/details/81453687

https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html

https://blog.csdn.net/sphinxrascal168/article/details/82721946

LDA与PCA的更多相关文章

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  6. 无监督LDA、PCA、k-means三种方法之间的的联系及推导

       \(LDA\)是一种比较常见的有监督分类方法,常用于降维和分类任务中:而\(PCA\)是一种无监督降维技术:\(k\)-means则是一种在聚类任务中应用非常广泛的数据预处理方法.    本文的 ...

  7. LDA和PCA区别

    https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/78684005

  8. 线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)及其推导【转】

    前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA ...

  9. 机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

    转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: 本文由L ...

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