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1. Linear Discriminant Analysis 线性判别分析
经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。
在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把原数据映射到一些方差比较大的方向上而已。
如下图所示，根据PCA算法，数据应该映射到方差最大的那个方向上，但是，两个不同类别的数据就会完全混合在一起，很难区分开。所以，使用PCA算法进行降维后再进行分类的效果会非常差；但是，如果使用LDA算，数据会反而映射到成90度的另外一个轴方向。
从一个简单的二分类问题出发，有C1， C2两个类别的样本
可以计算起均值也就是中心所在的位置。
希望投影之后两类之间的距离尽可能大，
其中
表示两类的中心在
方向上的投影向量
因此需要优化的问题为：
当
方向与
一致的时候，该距离达到最大值，
LDA的中心思想：最大化类间距离和最小化类内距离
数学表达：
分别表示两类投影后的方差
定义类间散度：
类内散度：
目标函数变成：
对w求偏导，并令导数等于零得到：
令：
这个式子就很熟悉了，特征值与特征向量。
就对应了矩阵
最大的特征值，而投影方向就是这个特征值对应的特征向量，这就是对于LDA给出我们的最优解。
LDA求解方法：
1 计算数据集中每个类别样本的均值向量
，及总体均值向量
2 计算类内散度矩阵
，全局散度矩阵
，并得到类间散度矩阵
3 对矩阵
进行特征值分解，将特征值从大到小排列
4 取特征值前d大的对应的特征向量
，通过以下映射将n维样本映射到d维
总结：
另外，在人脸识别领域中，PCA和LDA都会被频繁使用。基于PCA的人脸识别方法也称为特征脸（Eigenface）方法，该方法将人脸图像按行展开形成一个高维向量，对多个人脸特征的协方差矩阵做特征值分解，其中大特征值对应的特征向量具有与人脸相似的形状，故称为特征脸。人脸识别在降维后的空间上进行，由于其利用PCA进行降维，一般情况下保留的是最佳描述特征（主成分），而非分类特征。如果我们想要达到更好的脸识别效果，应该用LDA方法对数据集进行降维，使得不同人脸在投影后的特征具有一定区分性。