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2.14.1 LDA思想总结 内容修订

ch02_机器学习基础/第二章_机器学习基础.md

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 ### 2.14.1 LDA思想总结
 
-​	线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。
+​	线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的降维方法。和主成分分析PCA不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。  
+
+LDA分类思想简单总结如下：  
+1. 多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA算法将多维空间中的数据投影到一条直线上，将d维数据转化成1维数据进行处理。  
+2. 对于训练数据，设法将多维数据投影到一条直线上，同类数据的投影点尽可能接近，异类数据点尽可能远离。  
+3. 对数据进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。  
 
-LDA分类思想简单总结如下：
-1. 多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA算法将多维空间中的数据投影到一条直线上，将d维数据转化成1维数据进行处理。
-2. 对于训练数据，设法将多维数据投影到一条直线上，同类数据的投影点尽可能接近，异类数据点尽可能远离。
-3. 对数据进行分类时，将其投影到同样的这条直线上，再根据投影点的位置来确定样本的类别。
 如果用一句话概括LDA思想，即“投影后类内方差最小，类间方差最大”。
 
 ### 2.14.2 图解LDA核心思想