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模式识别基础：特征提取与选择_15.线性判别分析(LDA).docx

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    15.线性判别分析(LDA)

    线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）是一种经典的统计方法，用于多类别分类问题中的特征提取和降维。LDA的主要目标是找到一个投影方向，使得不同类别的样本在该方向上的类间距离最大化，同时类内距离最小化。通过这种方式，LDA能够有效地将高维数据投影到低维空间，从而提高分类器的性能。

    15.1LDA的基本原理

    LDA的基本原理是通过最大化类间散度矩阵（Between-classScatterMatrix）与类内散度矩阵（Within-classScatterMatrix）的

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