LDA算法的中心思想

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浅显来讲,LDA方法的考虑是,对于一个多类别的分类问题,想要把它们映射到一个低维空间,如一维空间从而达到降维的目的,我们希望映射之后的数据间,两个类别之间“离得越远”,且类别内的数据点之间“离得越近”,这样两个类别就越好区分。

因此LDA方法分别计算“within-class”的分散程度Sw和“between-class”的分散程度Sb,而我们希望的是Sb/Sw越大越好,从而找到最合适的映射向量w

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