主成分分析与线性判别分析两种数据降维算法的对比研究

• 作者: 董虎胜
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 数据降维 PCA LDA
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41

摘要

在模式识别与机器学习中,为了降低高维数据带来的巨大运算量,通常需要对数据进行降维预处理。在常用的数据降维算法中,主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）是两种最常用的降维方法。由于这两种算法具有较强的内在联系而不易理解,对这两种算法的工作原理与实现进行对比分析,并对两者的应用与扩展进行讨论。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董虎胜		41	103	6.0	8.0