Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🔍 Разница между LDA и PCA для уменьшения размерности

LDA (Линейный дискриминантный анализ) и PCA (Метод главных компонент) — это линейные техники преобразования для уменьшения размерности, но у них разные цели и методы работы:

🧑‍🏫 LDA — это контролируемая техника, которая учитывает метки классов при преобразовании. LDA стремится найти подпространство признаков, которое максимально разделяет классы.
🔄 PCA — это бесконтрольная техника, которая игнорирует метки классов. PCA ищет направления максимальной дисперсии в данных, не учитывая, к какому классу принадлежит объект.

📊 Применение:
- LDA используется для улучшения разделимости классов в задачах классификации.
- PCA используется для уменьшения размерности и улучшения вычислительной эффективности.

www.tgoop.com/ds_interview_lib/785

986 viewsJan 17 at 18:08

🔍 Разница между LDA и PCA для уменьшения размерности

LDA (Линейный дискриминантный анализ) и PCA (Метод главных компонент) — это линейные техники преобразования для уменьшения размерности, но у них разные цели и методы работы:

🧑‍🏫 LDA — это контролируемая техника, которая учитывает метки классов при преобразовании. LDA стремится найти подпространство признаков, которое максимально разделяет классы.
🔄 PCA — это бесконтрольная техника, которая игнорирует метки классов. PCA ищет направления максимальной дисперсии в данных, не учитывая, к какому классу принадлежит объект.

📊 Применение:
- LDA используется для улучшения разделимости классов в задачах классификации.
- PCA используется для уменьшения размерности и улучшения вычислительной эффективности.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований