由于涉及内容较多,这里转载别人的博客:

http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/8071502

其实主要在于:PCA与LDA的变换矩阵不同,由于他们在处理信息目标上存在差异;

PCA:主要使得原向量在其上的投影最大;

LDA:主要使得通过投影后的向量最具区分性。

原理在上面的博客里比较全面了。

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