线性代数-第27篇:线性代数在数据降维与特征提取新方法中的应用

线性代数-第27篇:线性代数在数据降维与特征提取新方法中的应用

在大数据时代,数据的高维度和复杂性给数据分析和处理带来了巨大挑战。数据降维与特征提取作为解决这些问题的关键技术,在众多领域发挥着重要作用。线性代数凭借其强大的数学工具和理论基础,为数据降维与特征提取提供了多种有效的方法和思路。本文将深入探讨线性代数在数据降维与特征提取新方法中的应用,并结合实际案例展示其优势和价值。

一、基于线性判别分析(LDA)的数据降维

1. LDA的基本原理

线性判别分析是一种有监督的降维方法,其核心目标是找到一个投影方向,使得不同类别的数据在投影后能够尽可能地分开,同时同一类别的数据尽可能地聚集。

设数据集包含 C C

posted @ 2025-04-24 21:52  程序员勇哥  阅读(15)  评论(0)    收藏  举报  来源
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