LDA：

    LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis（線性判別分析），是一種supervised learning。有些資料上也稱為是Fisher’s Linear Discriminant，因為它被Ronald Fisher發明自1936年，Discriminant這次詞我個人的理解是，一個模型，不需要去通過概率的方法來訓練、預測數據，比如說各種貝葉斯方法，就需要獲取數據的先驗、后驗概率等等。LDA是在目前機器學習、數據挖掘領域經典且熱門的一個算法，據我所知，百度的商務搜索部里面就用了不少這方面的算法。

    LDA的原理是，將帶上標簽的數據（點），通過投影的方法，投影到維度更低的空間中，使得投影后的點，會形成按類別區分，一簇一簇的情況，相同類別的點，將會在投影后的空間中更接近。要說明白LDA

總結

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