lda降维与pca降维的区别

LDA降维和PCA降维是两种常用的降维方法，它们有一些区别。首先，LDA是一种有监督学习方法，而PCA是一种无监督学习方法。这意味着LDA在降维过程中可以利用类别的先验知识，而PCA则无法使用类别先验知识。\[2\]

其次，LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的情况下表现较好，而PCA则不考虑样本的类别信息，只关注数据的方差。因此，在样本分类信息依赖方差而不是均值的情况下，LDA的降维效果可能不如PCA。\[2\]

另外，LDA降维最多可以降到类别数k-1的维数，而PCA没有这个限制。如果需要降维的维度大于k-1，则不能使用LDA。当然，目前也有一些LDA的进化版算法可以绕过这个问题。\[2\]

总的来说，LDA降维更适合在有类别信息的情况下进行降维，而PCA降维则更适合在无监督学习的场景下进行降维。此外，它们在处理非高斯分布样本、样本分类信息依赖方差而不是均值以及过度拟合数据等方面也有一些不同的表现。\[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [降维(PCA和LDA)](https://blog.csdn.net/weixin_43584807/article/details/105162516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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