线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，以下简称LDA）是有监督的降维方法，在模式识别和机器学习领域中常用来降维。PCA是基于最大投影方差或最小投影距离的降维方法，LDA是基于最佳分类方案的降维方法，本文对其原理进行了详细总结。

1. PCA与LDA降维原理对比

2. 二类LDA算法推导

3. 多类LDA算法推导

4. LDA算法流程

5. 正态性假设

6. LDA分类算法

7. LDA小结

感兴趣的可以戳原文。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除