【摘 要】
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分类是一种重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先输入数据,再利用相关的分类算法得到分类规则,对新的数据划分类别。笔者详细介绍了两种简单的分类降维算法:PrincipalCompone
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分类是一种重要的数据挖掘问题,它的一般过程是先输入数据,再利用相关的分类算法得到分类规则,对新的数据划分类别。笔者详细介绍了两种简单的分类降维算法:PrincipalComponentAnalysis(PCA)和Linear DiscriminantAnalysis(LDA)。通过比较这两种分类算法发现,LDA是有监督的降维方法,可选择分类性能最好的投影方向,而PCA是无监督的降维方法,可选择样本点投影具有最大方差的方向。
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