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LinearDiscriminant历史：RonaldA.Fisher在1936将特征空间（数据集中的多维样本）kLinearDiscriminantLinearDiscriminant 目标：找到该投影LinearDiscriminantLinearDiscriminantLinearDiscriminant散列矩阵（scattermatrices）：类内散布矩阵Sw=S1+S2：LinearDiscriminant𝑆𝐵LinearDiscriminant那就会使得有无穷解，我们将分母限制为长度为 （w就是矩阵的特征向量了主成分分析主成分分析PrincipalComponent目标：提取最有价值的信息（基于方差主成分分析主成分分析解 主成分分析主成分分析主成分分析主成分分析主成分分析主成分分析主成分分析主成分分析方向：如何选择这个方向（或者说基）才能尽量保留最多的原始信息呢？主成分分析主成分分析如果单纯只选择方差最大的方向，后续方向应该会和方差最大的方向接近重合。解决方案：为了让两个字段尽可能表示更多的原始信息，主成分分析主成分分析将一组N维向量降为K维（K大于0，小于N），目标是选择K个单位正交基，使矩阵对角线上的两个元素分别是两个字段的方差，而其它元素是a和b主成分分析主成分分析协方差矩阵对角化：即除对角线外的其它元素化为0，并且在对角线上协方差矩阵对角化：主成分分析主

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