数据降维一直是科学研究和工程应用的一个重要课题,降维方法主要有特征选择和特征变换两类,而特征变换又分为线性降维和非线性降维两类。线性降维算法实现起来较为简单快速,在现今的科学研究和工程实践中仍有应用。本文主要分析了线性降维方法中的主成分分析和线性判别分析,对它们的算法原理进行了较为详细的分析,并比较了它们在数据降维方面的异同。
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