作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
人工智能的分类、识别、理解等技术主要依赖于高维数据的处理，而高维数据往往存在噪声、离群点等复杂性。在这种情况下，常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。本文将对 PCA 和 LDA 的相关知识进行综述介绍，并结合实际应用场景，做出选择建议。
1.0 写作目的与背景介绍
- 背景介绍：本文作为一篇关于主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）的综述性文章，帮助读者快速了解两者之间的区别和联系，以及何时使用何种模型更适合。
- 写作目的：通过对 PCA 和 LDA 的简要介绍、区别、联系及其应用实例，让读者能够了解到这两种技术的优缺点以及适用场景，从而根据自身需求和任务需求选择合适的模型。
- 作者简介：顾洋(杭州职场之光) 是一位资深的机器学习、数据分析工程师，负责图像搜索、图像识别、垃圾分类、文字识别等机器学习方向业务的研发工作。她曾就职于多家知名互联网企业，如滴滴、快手、猿辅导、爱奇艺等。在机器学习领域，她承担过图像搜索、图像识别等技术项目，涉及深度学习、CNN网络、图像处理等内容，获得了良好的反馈。
2.基本概念术语说明
1.什么是主成分分析？PCA 是一个统计方法，它可以用来分析和降维特征空间中高度协变量的函数。在简单的数据集上，它能够有效地发现数据的最大特征子集。
2.什么是协方差矩阵？协方差矩阵是一个方阵，其中每一对元素 Aij 表示变量 Xi 和 Xj 在相同观测条件下的协方差。
3.什么是降维？