线性判别分析法（LDA）

资 源 简 介

线性判别分析法（LDA），LDA以提高样本在子空间中的可分类为目标。寻找一组基向量，在这些基向量张成的子空间中，不同类别的训练样本能有最小的类内离散度，最大的类间离散度。

详 情 说 明

线性判别分析法（LDA）是一种机器学习算法，旨在提高样本在子空间中的分类能力。它使用一组基向量来创建一个子空间，使得在该子空间中，不同类别的训练样本之间的距离最小，而不同类别之间的距离最大。LDA在许多实际问题中被广泛应用，例如图像分类、语音识别、生物医学工程等领域。

除了LDA，还有许多其他的分类算法，例如支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等等。这些算法都有各自的优缺点，需要根据具体的问题和数据集进行选择。

在实际应用中，LDA算法可能会遇到一些挑战，例如处理高维数据时会出现维度灾难等问题。因此，研究人员一直在探索新的算法和技术，以提高分类准确性并解决现实世界的问题。