使用線性判別分析進行降維

Question

我想使用LDA進行降維。 我正在使用R。我發現的示例主要將LDA用於分類。 那么，如何使用LDA進行降維呢？ R中是否有一個內置函數調用可以降低維數，或者您必須對其進行編碼？

謝謝。 Sevvandi

Answer 1

LDA主要是一種降維技術，與PCA相似，只是它的目的是考慮數據的類別標簽。

通常，它用於將Fisher線性判別式投影到一個維度上，從而可以確定一個閾值，高於該閾值可以預測一個類別，而低於該閾值則可以預測另一個類別。 Fisher線性判別式是類內散布的逆與類間散布的逆乘積的特征向量，對應於最大特征值。

但是，您可以選擇盡可能多的特征向量，而不僅限於一個。 我相信特征向量可以在R的lda函數的scaling輸出參數中找到。

有關更多信息，請參見例如Theodoris（2008）的第5.8、6.1-6.3章。