降维的作用:

  • 高维数据特征个数多,特征样本多,维度也很大,计算量就会很大,调参和最后评估任务时,计算量非常大,导致效率低。
  • 高位数据特征特别多,有的特征很重要,有的特征不重要,可以通过降维保留最好、最重要的特征。

PCA是无类别信息,不知道样本属于哪个类,用PCA,通常对全体数据操作。
LDA有类别信息,投影到类内间距最小and类间间距最大...

注:类内散布矩阵:衡量映射后各自的密集程度。类间散布矩阵:衡量不同类别间的距离。

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