LDA 或 PCA 哪个是监督学习模型中减少特征的好选择？
Which is a good choice LDA or PCA for feature reduction in the supervised learning model?
PCA -> 无监督模型或也用于监督学习
LDA -> 监督模型
两者都用于特征缩减。
用于监督学习特征缩减的 batter LDA 或 PCA 是哪个？为什么？
Data-set：非常有名的wine数据集，用来找出客户类别。
如果你有标签，有监督的方法通常比无监督的方法好得多。
至少如果标签适合您的问题。
如果没有标签，就不能使用 LDA。
PCA -> 无监督模型或也用于监督学习 LDA -> 监督模型 两者都用于特征缩减。
用于监督学习特征缩减的 batter LDA 或 PCA 是哪个？为什么？
Data-set：非常有名的wine数据集，用来找出客户类别。
如果你有标签，有监督的方法通常比无监督的方法好得多。
至少如果标签适合您的问题。
如果没有标签，就不能使用 LDA。