说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1 %%Matlab验证代码2 a=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]3 [x,y]=eig(a) %%x矩阵每一列代表 lam
转载
2024-05-06 19:42:43
147阅读
局部线性嵌入 （Locally linear embedding）是一种非线性降维算法，它能够使降维后的数据较好地保持原有 流形结构 。LLE可以说是流形学习方法最经典的工作之一。很多后续的流形学习、降维方法都与LLE有密切联系。 如下图，使用LLE将三维数据（b）映射到二维（c）之后，映射后
转载
2023-07-20 23:42:05
228阅读
1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；步骤：1）组成数据矩阵def get_date():
m_vec = np.array([0, 0, 0])
cov_vec = np.array([[1, 0, 0], [0,
转载
2024-05-20 10:44:14
0阅读
线性判别分析
LDA原理总结</h1>
<div class="clear"></div>
<div class="postBody"> 在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对
降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典
的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以
转载
2023-10-04 23:06:51
104阅读
最近项目中需要进行PCA降维,环境是MATLAB,但是在网上找了很多都是介绍PCA原理的,的确介绍的很仔细,但是我是一个工科狗,只是想最快查到用代码实现降维的方法而已,网上的对我来说太多了,因此在此做一个总结,出于对知识的 尊重,插两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help
若数据集特征十分庞大，可能会使计算任务变得繁重，在数据特征有问题时，可能会对结果造成不利影响。 因此可以用降维算法，通过某种映射方法，将原始高维空间中的数据点映射到低纬度的空间中。这里介绍LDA（有监督学习算法）。线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA），也叫作Fisher线性判别，最开始用于分类任务，但由于其对数据特征进行了降维投影，成为一种经典的降维方法
转载
2024-04-24 13:35:33
67阅读
为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法，与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法。PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法，那为什么还要有LDA呢？下面我们就来回答这个问题？ PCA是一种无监督的数据降维方法，与之不同的是LDA是一种有监督的数据降维方法。我们知道即使在训练样本上，我们提供了类别标签，在使用PCA模型的时候，我们是不利用类别标签的，而LDA在
转载
2023-10-26 22:01:38
82阅读
目录例子LDA降维在前几篇的文章中，大管提到了PCA降维，有小伙伴私信说在实际情况中，效果不太好。那大管今天就和大家聊一聊另一种降维的方法线性判别分析 (LDA)。它目前也是机器学习领域中比较经典而且又热门的一种算法。 还记得在PCA中是怎样做的吗？简单来说，是将数据映射到方差比较大的方向上，最后用数学公式推导出矩阵的前TopN的特征向量，这里的方差可以理解为
转载
2024-02-21 16:20:43
85阅读
机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中从而去降低后续算法的计算量。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以
转载
2024-10-12 19:26:38
52阅读
在现实应用中，许多学习方法都涉及距离计算，而高维空间会给距离计算带来很大的麻烦。例如当维数很高时，甚至连计算内积都很不容易。 这实际上，是所有机器学习都面临的严重障碍，这被称为“维数灾难（即样本非常洗漱，距离计算很困难）”。而缓解维数灾难的两个普遍做法是降维和特征选择。降维指的是：通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维子空间，在这个低维的子空间中，样本密度大幅度提高，距离计算也变得很容
转载
2024-05-12 17:34:56
36阅读
# LDA降维及其Python实现
在数据分析与机器学习领域，降维是一个重要的预处理步骤，通过将高维数据映射到低维空间，帮助我们去除噪声、提高计算效率并减少过拟合风险。LDA（线性判别分析）是一种经典的降维技术，特别适用于分类问题。本文将探讨LDA的基本原理，并给出Python实现的示例代码。
## LDA的基本原理
LDA的目标是通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最佳的投影方向。在数
# LDA降维代码实现
## 概述
本文将介绍如何使用Python实现LDA（线性判别分析）降维算法。LDA是一种经典的降维方法，它能够将高维数据映射到低维空间中，并保留数据的类别判别信息。LDA常被用于特征选择、数据可视化等任务中。
## LDA降维算法流程
下表展示了整个LDA降维算法的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 读取数据集，并
原创
2023-09-08 12:54:08
254阅读
原理： 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的监督学习的数据降维方法，也叫做Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法 ，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别
一、数据降维了解1.1、数据降维原理：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的；1.2、不进行数据降维的可能的影响：
转载
2023-06-16 14:30:26
204阅读
1.简介 在另一篇文章中讲了利用PCA对图片数据进行降维，这次介绍一下另一种降维方法——LDA(Linear Discriminant Analysis)，即线性判别分析。跟PCA不同，LDA是一种supervised的降维方法。即我们对数据降维时需要数据的label。 LDA的原理是要找到一个投影面，使得投影后相
转载
2024-06-23 06:49:29
111阅读
文章目录线性判别分析（LDA）LDA思想总结图解LDA核心思想二类LDA算法原理LDA算法流程总结LDA和PCA区别LDA优缺点主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）思想总结图解PCA核心思想PCA算法推理PCA算法流程总结PCA算法主要优缺点降维的必要性及目的KPCA与PCA的区别 线性判别分析（LDA）LDA思想总结 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，
转载
2024-05-24 21:00:21
71阅读
场景分析：同样作为线性降维算法，PAC是非监督的降维方法，而LDA线性判别分析是有监督的降维算法。问题解答：首先将线性判别分析LDA扩展到高维的情况。假设有n个类别，并需要将特征降维至d维，因此我们需要找到以恶搞d维的投影超平面，使得投影后的样本满足线性判别分析LDA的目标，最大化类间距离和最小化类内距离。推导过程暂时省略。。。。。。 从主成分分析PAC和线性判别分析LDA两
转载
2024-09-27 14:56:11
55阅读
1.什么是LDA？LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距
转载
2023-05-18 15:32:20
244阅读
点赞
1.降维原理的概述由于特征数据过于庞大，需要对数据进行降维处理，即通过某种映射方法将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中（减少特征的个数），比较经典的是LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）和PCA主成分分析。LDA线性判别分析也叫作Fisher 线性判别（FLD）(有监督问题)，最初用于机器学习的分类任务，更多用于降维。降维不仅要压缩数据
转载
2024-05-09 22:18:18
68阅读
LDA降维和分类
LDA可以降维和分类
LinearDiscriminantAnalysis(LDA):
就是将多维的样本数据集映射到一个坐标轴上(可以是多维的(以降维作为目的)),使得样本数据可以在这个坐标轴上就可以进行分类，和最小的类内距离，投影后使样本在新的子空间有最大的类间距离即样本在该空间中有最佳的可分离性。（即用这个坐标系就可以进行样本分
转载
2024-06-26 10:20:27
47阅读
