线性判别

资 源 简 介

线性判别

详 情 说 明

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的监督学习算法，主要用于解决分类问题和特征降维任务。与单纯的降维方法PCA不同，LDA在降维过程中会考虑类别标签信息，这使得它在分类任务中通常表现更优。

该算法的核心思想是寻找一个投影方向，使得不同类别的样本在该方向上的投影尽可能分开，同时同一类别的样本尽可能聚集。具体通过最大化类间散度和类内散度的比值来实现这一目标。对于二分类问题，LDA会找到一个最佳投影直线；对于多分类问题，则会找到一组投影方向。

LDA在实际应用中常用于人脸识别、医学诊断等领域。它计算效率高，对小规模数据集特别有效。需要注意的是，LDA假设数据服从正态分布，且各类别协方差矩阵相同，这些假设在实际应用中可能需要验证。