Matrix LDA-计算协方差和合并协方差矩阵的不同公式

阅读来自不同站点的材料，一些关于协方差和合并协方差矩阵计算以实现LDA的问题出现了：
定义
Ci-组i（C1和C2）的协方差矩阵
C-合并协方差矩阵
u-全球平均值（数据集）
ui-第一组（u1和u2）的平均值
N-样本数
Ni-第一组样品的数量（N1和N2）
席征特征I（X1和X2）

1–一些网站使用此公式

C1 = ((x1 – u)T(x1 – u) ) / N1    
C2 = ((x2 – u)T(x2 – u) ) / N2    
C =  (N1/N)C1 + (N2/N)C2      

C1 = ((x1 – u1)T(x1 – u1) ) / N         (can be N or N – K, where K is the number of groups)    
C2 = ((x2 – u2)T(x2 – u2) ) / N         (can be N or N – K)    
C =  (1/N)(C1 + C2 )                    (N or N – K) 

2–其他人使用此公式

C1 = ((x1 – u)T(x1 – u) ) / N1    
C2 = ((x2 – u)T(x2 – u) ) / N2    
C =  (N1/N)C1 + (N2/N)C2      

C1 = ((x1 – u1)T(x1 – u1) ) / N         (can be N or N – K, where K is the number of groups)    
C2 = ((x2 – u2)T(x2 – u2) ) / N         (can be N or N – K)    
C =  (1/N)(C1 + C2 )                    (N or N – K) 

为什么会有差异
在Ci演算中，使用全局平均值还是组平均值？
在C微积分中，使用（1/N）还是（Ni/N）

观察：
在my 4数据集中，
LDA和具有二次核的LDA
如果我使用

（（xi-ui）T（xi-ui））/N或（（xi-u）T（xi-u））/Ni

，结果是相同的

但在QDA中
如果我使用

（（xi-u）T（xi-u））/Ni

结果（分类）较差

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而不是

（（xi-ui）T（xi-ui））/N

这个问题似乎离题了，因为它是关于统计的（试试看）。