PCA(主成分分析) ICA（独立成分分析）LDA（线性判别分析）的区别

PCA、ICA、LDA 都是常用的数据降维方法，但它们的目的和实现方式不同。PCA 通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化，从而实现数据的降维。ICA 则是通过寻找独立成分，将原始数据分解为多个独立的信号，从而实现数据的降维。LDA 则是一种有监督的降维方法，它通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，将原始数据映射到一个新的低维空间中，从而实现数据的降维和分类。