我可以使用 LDA select 100 个特征而只有 2 个 类 吗？
Can i select 100 features using LDA whne there are only 2 classes?
在 Python 中，我可以通过对具有 2 类 的数据执行线性判别分析来从 200k 中获得 100 个最佳特征吗？
虽然 LDA 用于多 class 问题，但它可以用于二进制 class化问题。
你可以使用LDA进行降维，目的是减少特征的数量。另一方面，特征 selection 是从一组特征中 select 提取特征子集的过程。
所以它是一种特征提取而不是特征selection。这意味着 LDA 将创建一组新的功能，而不是 select 最好的功能。
In essence, the original features no longer exist and new features are constructed from the available data that are not directly comparable to the original data [1].
检查此 link 以进一步阅读
[1] Linear Discriminant Analysis for Dimensionality Reduction in Python
在 Python 中，我可以通过对具有 2 类 的数据执行线性判别分析来从 200k 中获得 100 个最佳特征吗？
虽然 LDA 用于多 class 问题，但它可以用于二进制 class化问题。
你可以使用LDA进行降维，目的是减少特征的数量。另一方面，特征 selection 是从一组特征中 select 提取特征子集的过程。
所以它是一种特征提取而不是特征selection。这意味着 LDA 将创建一组新的功能，而不是 select 最好的功能。
In essence, the original features no longer exist and new features are constructed from the available data that are not directly comparable to the original data [1].
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[1] Linear Discriminant Analysis for Dimensionality Reduction in Python