Python-线性判别分析（Fisher判别分析）使用鸢尾花数据集 Iris
本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题.上因为最早由[Fisher, 1936]提出,亦称“Fisher判别分析”。
LDA的基本思想:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。
下图是LDA的二维示意图，“+”、“-”分别代表正倒和反倒，椭圆表示数据簇的外轮廓，虚线表示投影，红色实心圆和实心三角形分别表示两类样本投影后的中心点。
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作者：君琴
