🔍 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.