LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别 线性判别分析LDA算法由于其简单有效性在多个领域都得到了广泛地应用，是目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法；但是算法本身仍然存在一些局限性：
从主观的理解上，主成分分析到底是什么？它其实是对数据在高维空间下的一个投影转换，通过一定的投影规则将原来从一个角度看到的多个维度映射成较少的维度。到底什么是映射，下面的图就可以很好地解释这个问题——正常角度看是两个半椭圆形分布的数据集，但经过旋转（映射）之后是两条线性分布数据集。LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别在于：出发思想不同。PCA主要是从特征的
