判别分析（DiscriminantAnalysis）是一种分类方法，它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis，简称为LDA）是其中一种，也是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。LDA以Bayes判别思想为基础，当分类只有两种且总体服从多元正态分布条件下，Bayes判别与Fisher判别、距离判别是等价的。

基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有

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传统的降维方法，包括PCA、LDA等都是以观测数据点呈高斯分布模型为基本假设前提的，在已经先验经验知道观测数据集为非高斯分布模型的前提下，PCA和LDA的降维效果并不好；而本文介绍的ICA将适用于非高斯分析数据集，它是CIA，是主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）的一种有效扩展。 独立成分分析（Independent component analysis，简称ICA）是一种利用统计原理进行计算的方法，它是一个线性变换，这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯的信号源的线性组合。

独立成分分析的最重要的假设就是信号源统计独立，并且这个假设在大多数盲信号分离（blin

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在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加而无穷多，但计算机的处理能力和速度却不是无限的；

另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候会失效。因此，我们需要一种可以降低维度数量并降低维度间共线性影响的方法——这就是降维的意义所在。

主成分分析是一种降维方法。主成分分析Principal component analysis(PCA)也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多维指标转化为少数几个综合维度，然后利用这些综合维度进行数据挖掘和学习，以代替原来利用所有维度进行挖掘学习的方法。

主成分分析

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