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線形判別解析（LDA）はデータ分類モデルに基づくデータ特徴の集積動作で
線形判別解析（LDA）はデータ分類モデルに基づくデータ特徴の集積動作であり，次元降下を監督する方法である。LDAの最も基本的な原理は、データポイントを表示し、投影によってそれらをより低い次元の空間にマッピングし、その後、カテゴリごとにマッピングされた対応点を徐々にクラスターに分割し、類似の属性を持つデータ点の投影を比較することである。それは目標に近い。
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线性判别分析（LDA）是一种基于数据分类模型累积数据特征的操作，并且是一种监督维度下降的方法。LDA的最基本原理是显示数据点，通过投影将它们映射到较低维的空间，然后将每个类别的映射后的对应点逐渐划分为群集，并设置相似的属性。比较它具有的数据点的投影。它接近目标。
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线性判别分析（LDA）是一种基于数据分类模型的数据特征的集成行为，是一种监督尺寸下降的方法。 LDA 最基本的原则是显示数据点，通过投影将它们映射到较低维度的空间，然后将每个类别映射的对应点逐渐划分为聚类，并比较具有相似属性的数据点的投影。 它更接近目标。
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线性辨别分析（LDA）是基于数据分类模型的数据特征的集成操作，并且是监督维数下降的方法。LDA的最基本原理是显示数据点，通过投影将它们映射到较低维空间，然后逐渐将映射到每个类别的对应点分割成集群，并比较具有类似属性的数据点的投影。那个接近目标。
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