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資料
線性判別分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
是什麼
線性判別分析（LDA）是一種監督式降維與分類方法，利用類別標籤找出讓不同類別之間距離最大、同類別內部變異最小的投影方向。
解決什麼問題
在保留類別鑑別資訊的前提下降維，或直接當作線性分類器使用。
考場 Trigger
- 監督式降維
- 最大化類間距離、最小化類內變異
- 降維時使用標籤 y
- lda.fit_transform(X, y)
容易搞混
主成分分析前處理造成的資料洩漏t 分布隨機鄰域嵌入
中級深度
能區分 LDA 用標籤、PCA 不用，並說明在交叉驗證外先對全部資料 fit LDA 會洩漏標籤。