数据挖掘中PCA和LDA分类算法的比较

作者：李华; 黄华梅

来源：信息与电脑(理论版), 2019, (06): 46-48.

• PCA
• LDA
• 分类

分类是一种重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先输入数据,再利用相关的分类算法得到分类规则,对新的数据划分类别。笔者详细介绍了两种简单的分类降维算法:PrincipalComponentAnalysis(PCA)和Linear DiscriminantAnalysis(LDA)。通过比较这两种分类算法发现,LDA是有监督的降维方法,可选择分类性能最好的投影方向,而PCA是无监督的降维方法,可选择样本点投影具有最大方差的方向。

• 单位
  南宁师范大学