LDA：

    LDA的全稱(chēng)是Linear Discriminant Analysis（線(xiàn)性判別分析），是一種supervised learning。有些資料上也稱(chēng)為是Fisher’s Linear Discriminant，因?yàn)樗籖onald Fisher發(fā)明自1936年，Discriminant這次詞我個(gè)人的理解是，一個(gè)模型，不需要去通過(guò)概率的方法來(lái)訓(xùn)練、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，比如說(shuō)各種貝葉斯方法，就需要獲取數(shù)據(jù)的先驗(yàn)、后驗(yàn)概率等等。LDA是在目前機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域經(jīng)典且熱門(mén)的一個(gè)算法，據(jù)我所知，百度的商務(wù)搜索部里面就用了不少這方面的算法。

    LDA的原理是，將帶上標(biāo)簽的數(shù)據(jù)（點(diǎn)），通過(guò)投影的方法，投影到維度更低的空間中，使得投影后的點(diǎn)，會(huì)形成按類(lèi)別區(qū)分，一簇一簇的情況，相同類(lèi)別的點(diǎn)，將會(huì)在投影后的空間中更接近。要說(shuō)明白LDA

總結(jié)

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