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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 图像处理 » LDA的优势在哪里？只是降维吗？
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xmcrobbie

银虫 (小有名气)

[求助] LDA的优势在哪里？只是降维吗？ 已有3人参与

我把训练样本和测试样本的数据用PCA降维后，直接用欧式距离计算训练向量和测试向量的距离，发现准确率一点都不比LDA差。LDA 的主要优点是不是在于降维？
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1楼 2013-12-31 19:06:19
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lzunightmare

木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
LDA的主要优点是分类而非降维。看下LDA的原理你就知道了，就是从考虑更好地分类推导出来的。
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3楼2014-01-01 03:24:54
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
用的是什么数据？
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
2楼2014-01-01 00:24:50
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xmcrobbie

银虫 (小有名气)
引用回帖:
3楼: Originally posted by lzunightmare at 2014-01-01 03:24:54
LDA的主要优点是分类而非降维。看下LDA的原理你就知道了，就是从考虑更好地分类推导出来的。

我没用lda，分类效果也挺好的啊！

[ 发自小木虫客户端 ]
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4楼2014-01-01 05:58:19
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blablabla

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
xmcrobbie: 金币+5, ★★★★★最佳答案 2014-01-04 16:17:17
lda是有监督的降维，使得训练数据在新的子空间中类间方差变大，类内方差变小。
pca是无监督降维，使得所有数据（训练+测试）在新的子空间中投影的方差尽量大。
LDA选择分类性能最好的方向，PCA选择样本点投影具有最大方差的方向。
你做的结果差不多，并不能说明lda没有作用，应该是数据本身的分布造成的结果近似。lda更多依赖于数据的均值信息，当两类均值不具备投影后能分开的特性时，lda的性能发挥不出来。
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5楼2014-01-03 21:48:34
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