sklearn kfda

KFDA（Kernel Fisher Discriminant Analysis）是一种非线性的降维方法，它是基于Fisher判别分析（FDA）的，但是KFDA使用核技巧将FDA扩展到非线性情况下。KFDA的主要思想是将数据映射到高维空间中，然后在高维空间中进行FDA，最后再将结果映射回原始空间。

在KFDA中，我们首先需要选择一个核函数，然后使用该核函数将数据映射到高维空间中。在高维空间中，我们可以使用FDA来找到最佳的投影方向，使得不同类别之间的距离最大化，同一类别内部的距离最小化。最后，我们再将投影回原始空间中。

与其他非线性降维方法相比，KFDA具有以下优点：
1. KFDA可以处理非线性问题。
2. KFDA可以保留更多的类别信息。
3. KFDA可以提高分类器的性能。