LDA
来源:互联网 发布:翻墙工具 for mac 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 05:55
主成分分析(PCA)与LDA有着非常近似的意思,LDA的输入数据是带标签的,而PCA的输入数据是不带标签的,所以PCA是一种unsupervised learning。LDA是一种superivsed learning。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在,给定了训练数据后,将会得到一系列的判别函数(discriminate function),之后对于新的输入,就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方法,它可以将原本的数据降低维度,而使得降低了维度的数据之间的方差最大(也可以说投影误差最小,具体在之后的推导里面会谈到)。
PCA与LDA,两者的思想和计算方法非常类似,但是LDA是作为独立的算法存在,PCA更多的用于数据的预处理的工作。
Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识。
0 0
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- LDA
- CSS样式ul与li标签属性与布局技巧
- hdu 3308 线段树区间更新
- 2014上学期总结
- java 三大框架整合
- Axure tab切换 学习笔记
- LDA
- HDU 1285----确定比赛名次
- Android快速开发系列 10个常用工具类
- 【架构】为什么在服务层设计读写分离
- 实现PHP+Mysql无限分类的方法汇总
- LeetCode[Math]: Integer to Roman
- 简述Linux Epoll ET模式EPOLLOUT和EPOLLIN触发时刻
- JavaScript相关知识点
- 修改图片的MIME类型及使其名称排序的脚本