R 使用线性判别分析进行降维

我想使用LDA进行降维。我正在使用R。我发现的示例主要使用LDA进行分类。那么如何使用LDA进行降维呢？在R中是否有一个内置函数调用可以进行降维，或者您必须对其进行编码

多谢各位。

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Sevandi LDA主要是一种降维技术，与PCA类似，只是其目的是考虑数据的类别标签

通常，它被用于投影到一维上，即Fisher线性判别式，该判别式允许确定一个阈值，在该阈值之上预测一个类别，在该阈值之下预测另一个类别。该Fisher线性判别式是类内散射与类间散射的逆乘积的特征向量，对应于最大特征值

但你们可以选择任意多的特征向量，只要有维度，你们不局限于一个。我相信特征向量可以在

R

的

lda

函数的

scaling

输出参数中找到

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有关更多信息，请参见第5.8、6.1-6.3章。

Sure。请随意。当您说R的

lda

功能时，您是指

MASS

包中的

lda

功能吗？