PCA和LDA的以下比较哪些是正确的？

小开

答案解析

PCA为非监督降维，LDA为有监督降维 PCA希望投影后的数据方差尽可能的大（最大可分性），因为其假设方差越多，则所包含的信息越多；而LDA则希望投影后相同类别的组内方差小，而组间方差大。LDA能合理运用标签信息，使得投影后的维度具有判别性，不同类别的数据尽可能的分开。举个简单的例子，在语音识别领域，如果单纯用PCA降维，则可能功能仅仅是过滤掉了噪声，还是无法很好的区别人声，但如果有标签识别，用LDA进行降维，则降维后的数据会使得每个人的声音都具有可分性，同样的原理也适用于脸部特征识别。所以，可以归纳总结为有标签就尽可能的利用标签的数据（LDA），而对于纯粹的非监督任务，则还是得用PCA进行数据降维。