『壹』 請問，線性判別分析LDA和偏最小二乘判別分析PLSDA有什麼區別
把4維的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14維的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原問題化簡為老師提示的問題,從而進行求解. 樓主學過模式識別（Pattern Recognition）里的LDA（Linear Discriminant Analysis）演算法嗎?中文叫線性判別分析.LDA演算法基本就是求解這么個問題： minimize t subject to Ax=-1 (數值) LDA演算法是模式識別里的經典演算法,它有很成熟的解析解,你隨便網上搜搜,就能得到很詳細的解答. 樓主本身的這個問題,算是QDA演算法（Quadratic Discriminant Analysis）,中文叫二次項判別分析.因為QDA帶了二次項,因此比LDA本身要復雜一些. 但是QDA問題可以簡化成LDA演算法,具體方法就是把4維向量X=(x1,x2,x3,x4),擴展成如下的14維向量Y=(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4). 這樣XT*A*X+bT*X+c,就可以化為dT*Y+c的形式了（這個14維向量d和A,b的關系很容易算）,然後套用下現成的LDA演算法求出d,然後反推出A和b,基本就搞定了.