LDA算法是什么

簡單地說LDA算法就是向低維度投影，讓同一類別數(shù)據(jù)投影點(diǎn)更接近，不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)距離更遠(yuǎn)。

LDA原理

定義，已知

我們要把兩類數(shù)據(jù)都投影到w直線上。

讓不同類別的數(shù)據(jù)的類別中心之間的距離盡可能的大，
同一種類別數(shù)據(jù)的投影點(diǎn)盡可能的接近

不同類別的數(shù)據(jù)的類別中心之間的距離越大，越能取分兩類
同一種類別數(shù)據(jù)的投影點(diǎn)越接近越能聚合聚攏。

如圖， 最后的優(yōu)化目標(biāo)最大。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的LDA算法推导的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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