线性判别分析与主成分分析及其相关研究评述_王晓慧.pdf

:线性判别分析(LDA)和主成分分析(PCA)都在各个领域有着重 要的作用。他们各自抓住样本在特征空间的不同特征,一般情况下更趋向于使 用LDA,因为LDA直接处理类间的分析问题,而PCA则没有突出类的结构。 然而实验证明PCA在某些问题上又明显优于LDA。于是,改进或结合使用 LDA与PCA成了非常必要的课题。现阶段在这个领域上已经有许多优秀的研 究成果,本文简单的介绍了其中几种效果较好的相关分析方法,其中又以混合 判别分析(HDA)最优。HDA不仅同时抓住了样本的判别信息和描述信息, 使PCA与LDA在各种情况下达到平衡,而且在二维参数空间中提供了一系列 的分