lfda，局部线性判别式分析

资 源 简 介

lfda，局部线性判别式分析

详 情 说 明

局部线性判别式分析(LFDA)是一种改进的线性判别分析方法，专门针对多模型数据分布问题设计。与传统的LDA相比，LFDA通过引入局部性概念，能够更好地处理复杂分布的数据集。

LFDA的核心思想是在保持数据局部结构的同时最大化类间距离。它通过计算样本点之间的局部关系来构建权重矩阵，使得相邻样本点之间的关系得以保留。这种方法特别适用于那些不同类别数据分布存在重叠或非线性可分的情况。

在实际应用中，LFDA首先会计算每个数据点的k近邻，然后根据近邻关系建立局部协方差矩阵。这一步骤确保了算法的局部特性。接着，LFDA通过优化目标函数来寻找最优的投影方向，该目标函数同时考虑了类间离散度和类内离散度。