PCA зосереджується на максимізації дисперсії для захоплення найважливіших функцій, тоді як LDA зосереджується на максимізації поділу між різними класами. PCA виробляє основні компоненти, які є ортогональними та максимізують дисперсію. LDA створює лінійні дискримінанти, які максимізують розділення класів. 31 жовтня 2023 р.

PCA — це неконтрольований метод, який має на меті знайти напрямки максимальної дисперсії в даних, тоді як LDA — це контрольований метод, який спрямований на пошук проекції, яка найкраще розділяє класи в даних. Вибір методу залежить від конкретної проблеми та характеристик набору даних.

Перевага квадратичного дискримінантного аналізу над лінійним дискримінантним аналізом і лінійною регресією полягає в тому, що коли межі рішення є лінійними, лінійний дискримінантний аналіз і логістична регресія працюватимуть добре; коли межі рішення є помірно нелінійними, квадратичний дискримінантний аналіз може…

У той час як мета PCA полягає в тому, щоб знайти ортогональне лінійне перетворення, яке максимізує дисперсію змінних, мета ICA полягає в тому, щоб знайти лінійне перетворення, базисні вектори якого є статистично незалежними та негаусовими.

LDA явно намагається змоделювати різницю між класами даних. PCA, навпаки, не враховує різницю в класі, а факторний аналіз створює комбінації ознак на основі відмінностей, а не подібностей.

Загалом LDA знаходить застосування у сферах, де класифікація та зменшення розмірності мають вирішальне значення для аналізу даних, прийняття рішень і вирішення проблем. Плюси: Зменшення розмірності за допомогою поділу класів: LDA прагне максимізувати поділ між класами, одночасно зменшуючи розмірність даних.