学习数学建模，对所有大致模型做一个了解和学习，参考《数学模型》和《算法建模与应用》1 如何建立数学模型这部分已经在另一篇博客说过，不赘余了。2 初等模型非常简单的入门介绍，做过数学高中题目的都知道了。 3 优化模型 简单的初等优化模型，可以直接利用关系建立方程式，然后直接利用微积分、导数知识直接求解析解。 4  
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
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，
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
一、因子分析 因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样本）综合为少数几个因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性的实测指标是如何受少数几个内在的独立因子所支配，并且在条件许可时借此尝试对变量进行分类。 因子分析的基本思想 根据变量间相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间的相关性（共性）较高，并用一个公共因子来代表这个组的变量，而不同组的变量相关
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
线性判别分析
LDA原理总结</h1>
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<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
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2023-10-04 23:06:51
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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,
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
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2023-05-18 15:32:20
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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
LDA实验报告实验概述LDA，线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），是模式识别的经典算法。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后类内方差最小，类间方差最大。实验与思考关于LDA降维效果的思考左图是单纯最大化类间距离可是并不能把红蓝两类很好的区分开来，注意这时候w和(m1−m2)是平行的。右图则是使用
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
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2023-10-26 22:01:38
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在平面几何有勾股定理：“假设三角形ABC的两边AB、AC互相垂直，则有关系：
AB2+AC2=BC2
当我们拓展到空间，类比平面几何的勾股定理并研究三棱锥的侧面面积与底面面积的关系时，我们可得到相应结论：假设三棱锥A-BCD的三个侧面ABC、ACD、ADB两两垂直，则：
S2△ABC+S2△ACD+S2△ADB=S2△BCD
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2016-09-18 10:40:00
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在平面几何有勾股定理：“假设三角形ABC的两边AB、AC互相垂直，则有关系：
AB2+AC2=BC2
当我们拓展到空间，类比平面几何的勾股定理并研究三棱锥的侧面面积与底面面积的关系时，我们可得到相应结论：假设三棱锥A-BCD的三个侧面ABC、ACD、ADB两两垂直，则：
S2△ABC+S2△ACD+S2△ADB=S2△BCD
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2016-09-18 10:40:00
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一、LDA算法 基本思想：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。 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离尽可能的大。 浅显来讲，LDA方法的考虑是，对于一个多类别的分类问题，想要把它们映射到一个低维空间，如一维
# LDA降维在Python中的应用
在数据分析和机器学习的领域，降维是一项重要的技术。它有助于减少数据的复杂性，提高模型的性能。线性判别分析（LDA）是一种广泛使用的降维方法，尤其在分类任务中表现优异。本文将介绍LDA降维的基本概念及其在Python中的应用，同时提供代码示例和可视化图表。
## 什么是LDA？
LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种用于分
# 使用LDA进行降维：原理与Python实现
LDA (线性判别分析) 是一种常用的降维技术，广泛应用于模式识别和机器学习。LDA不仅用于特征降维，还能在降维的同时增强数据的判别能力。在本篇文章中，我们将探讨LDA的基本原理，并通过Python代码实现一个简单的LDA降维示例。
## LDA的基本原理
LDA的核心思想是寻找一个最佳的投影方向，使得在这个方向上不同类别的数据之间的距离尽可能
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：介绍LDA，即线性判别分析（linear discriminant analysi），当然在NLP中，这个简写也常被认为是Latent Dirichlet allocation。LDA是一种常用的有监督降维手段，与之相对应的是PCA（无监督降维）。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
基于PCA/LDA的数据降维和可视化IntroductionProject IntroFile IntroTools IntroCode&Dataset LinkProcessPreparations of ImportsInitialization of dataPCAtwo-dimensionalthree-dimensionalLDAtwo-dimensionalthree-dim
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2023-10-12 11:53:09
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