机器学习实验二：LDA

机器学习

1. 简述LDA 原理、算法模型与优化问题，给出全程推导细节；证明St=Sb+Sw； 2. 给出LDA的各种等价模型表示(除法的、减法的及其调换位置的等)，在各数据集（不少于3个）比较PCA与“LDA的各种等价模型与正则模型”的人脸识别精度。 3.比较eigenface与fisherface的不同，并取3个类的图像投影在二维和三维空间中，并用不同颜色的点表示不同的类，每个类选3个有代表性的点对应的人脸图像显示在该点的边上（用plot命令或imshow），比较PCA与LDA的结果的异不同。 4.参看前人论文，设计一个全新的线性鉴别分析方法或子空间学习方法，把简要内容写在本实验报告中；把长文写好提交到 ”论文提交处“。其它注意事项同实验一。

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