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主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）和线性判别分析（LDA, Linear Discriminant Analysis）是两种常用的降维方法，它们虽然都用于数据降维，但核心思想和应用场景不同。

PCA（主成分分析）

PCA 是一种无监督学习方法，主要用于特征降维，以最大化数据的方差，同时减少信息损失。其核心思想是找到数据的主成分（方差最大的方向），然后对数据进行投影，从而降低维度。

PCA的步骤

1. 将数据中心化（去均值）并标准化，以消除量纲影响。
2. 衡量不同特征之间的相关性。
3. 找到协方差矩阵的特征值和特征向量，特征向量代表数据的主方向，特征值表示该方向上的方差信息量。
4. 根据特征值大小选择前$K$个特征向量构成新的特征空间。
5. 用选择的特征向量将原始数据投影到新的低维空间。

它不考虑类别标签，仅关注数据的整体分布，通过选择方差最大的方向来保留最多的信息。其主要作用是特征降维，去除冗余特征，并用于数据可视化，尤其适用于高维数据的降维处理，以便于后续分析和建模。

def pca(X:np.array, n_components:int) -> np.array:"""使用 NumPy 实现 PCA 进行降维。参数:X: ndarray, 形状 (n_samples, n_features)，输入数据矩阵n_components: int, 降维后的维度数返回:X_pca: ndarray, 形状 (n_samples, n_components)，降维后的数据"""# 1. 数据标准化（去均值）X_mean = np.mean(X, axis=0)X_centered = X - X_mean# 2. 计算协方差矩阵covariance_matrix = np.cov(X_centered, rowvar=False)# 3. 计算特征值和特征向量eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)# 4. 按特征值降序排序sorted_indices = np.argsort(eigenvalues)[::-1]top_eigenvectors = eigenvectors[:, sorted_indices[:n_components]]# 5. 投影到新空间X_pca = np.dot(X_centered, top_eigenvectors)return X_pca

LDA （线性判别分析）

LDA 是一种有监督的降维方法，目标是在降维的同时最大化类别之间的可分性。与 PCA 不同，LDA 利用类别标签来优化数据投影，使得不同类别的样本尽可能分开。

LDA的步骤

1. 计算类内散度矩阵$S_W$
2. 计算类间散度矩阵$S_B$
3. 求解投影方向
4. 选择前$k$个特征向量组成投影矩阵$W$

它利用类别信息来优化数据投影，使得不同类别的样本在低维空间中尽可能分开。通过最大化类间距离并最小化类内方差，LDA能够增强类别可分性，因此广泛应用于分类任务，如人脸识别、文本分类等，有助于提高模型的分类性能。

def lda(X:np.array, y:np.array, n_components:int) -> np.array:"""使用 NumPy 实现 LDA 降维:param X: 样本特征矩阵 (n_samples, n_features):param y: 样本类别标签 (n_samples,):param n_components: 目标降维维度:return: 投影后的数据 X_lda"""# 获取类别列表classes = np.unique(y)n_features = X.shape[1]# 计算总均值mean_total = np.mean(X, axis=0)# 计算类内散度矩阵 Sw 和 类间散度矩阵 SbS_W = np.zeros((n_features, n_features))S_B = np.zeros((n_features, n_features))for c in classes:X_c = X[y == c]  # 取出类别 c 的所有样本mean_c = np.mean(X_c, axis=0)  # 计算类别 c 的均值S_W += np.cov(X_c, rowvar=False) * (X_c.shape[0] - 1)  # 类内散度矩阵mean_diff = (mean_c - mean_total).reshape(-1, 1)S_B += X_c.shape[0] * (mean_diff @ mean_diff.T)  # 类间散度矩阵# 计算 Sw^-1 * Sb 的特征值和特征向量eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(np.linalg.inv(S_W) @ S_B)# 选取前 n_components 个特征向量（按特征值降序排序）sorted_indices = np.argsort(eigvals)[::-1]W = eigvecs[:, sorted_indices[:n_components]]# 投影数据到 LDA 低维空间X_lda = X @ Wreturn X_lda, W

PCA vs. LDA

	PCA	LDA
类别信息	无监督，不考虑类别	有监督，利用类别信息
目标	最大化数据方差，保留最多信息	最大化类间距离，增强类别可分性
计算	计算协方差矩阵的特征值	计算类间/类内散度矩阵的特征值
应用场景	适用于降维、特征提取、数据压缩	适用于分类任务，提高模型性能