LDA を使用して多次元データを 2D マップに投影することは可能ですか? Matlab が提供するツールでは、そのような機能は提供されていないようです...
返信ありがとうございます。私のデータには現在 6 つのクラスがありますが、6 つのクラスがある場合、5 次元にしか縮小できないということですか? それとも、上位 2 つの固有値を取り、これら 2 つを投影に使用する PCA で同様の方法で実行できますか? PCA は、教師なしのアプローチとして私の問題に対してうまく機能しないため、LDA が役立つかどうか疑問に思っています。
特にすべてのデータが 1 つのクラスに属している場合、LDA は厳密に言えば次元削減を意図したものではありません。これは、2 つのクラスを最も区別する単一の線形射影を考え出すことを目的としています。したがって、LDA を使用してこれを行う自然な方法はありません。
データがすべて同じクラスに属している場合、重要度順にランク付けされたデータの最も重要な方向性を示すPCA (主成分分析)に関心があるかもしれません。ISOMAP (コメントで EMS によって言及されている) や自己組織化マップなど、他の方法も存在します。
ちなみに、複数クラスのデータがあることがわかっている場合、LDA は次元を削減するのに役立ちます。k-1-class データがある場合、次元を次元に減らすのに役立ちますkが、これが事実であるとは言及していませんでした。
編集：この回答を明確にするのを手伝ってくれた@EMSに功績があります。