LDA如何绘制判别函数

LDA（Linear Discriminant Analysis）是一种经典的线性判别分析方法，用于在多类别分类问题中找到一个线性判别函数，将不同类别的样本尽可能地分开。下面是LDA绘制判别函数的步骤：

1. 数据预处理：首先，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征缩放等步骤。

2. 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵：通过计算每个类别的均值向量和协方差矩阵，可以得到类内散度矩阵和类间散度矩阵。类内散度矩阵反映了同一类别内样本的分布情况，而类间散度矩阵反映了不同类别之间的差异。

3. 计算投影向量：通过求解广义特征值问题，可以得到投影向量。投影向量是使得类内散度最小且类间散度最大的方向。

4. 绘制判别函数：根据得到的投影向量，可以将输入样本映射到一维空间上。然后，可以根据一维空间上的样本分布情况绘制判别函数。