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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