线性判别分析（LDA）用于特征选择

资 源 简 介

线性判别分析（LDA）用于特征选择，可以对数据集或者图像提取有用特征，用于分类或者聚类等机器学习应用中

详 情 说 明

使用线性判别分析（LDA）进行特征选择是一种常见的方法。通过LDA，我们可以从数据集或图像中提取出有用的特征，这些特征可以在机器学习的分类或聚类任务中发挥重要作用。LDA可以帮助我们更好地理解数据，并找到最相关的特征，从而提高我们模型的准确性和性能。因此，在机器学习应用中，LDA是一种非常有用的工具。