LDAは前または私は分類をやっていると私はちょうど次元削減のためのLDAを使用してについては、この疑問を持っている

Question

を分割後の次元削減として（データの次元を縮小した後）分類のために列車とテストセットを提供するために特徴行列の分割を行うか？本当ですか？

次に、LDAを適用する前にデータを分割する必要があるとします。 kNNやSVMなどのMatlabの内部分類器を使用して、テストデータの分類をどのように行うことができますか？

Answer 1

列車にLDAを生成してから、テストセットにLDAを適用する必要があります。

なぜなら、目に見えないデータに対して処理チェーン全体がどのように実行されているかを確認することができないからです。列車/テストでLDAモデルを生成すると、あまり重要でない情報が消えてしまう可能性があります。

実際に、次元の数を決定した場合は、列車/テスト/検証分割のために行く必要があります。列車/試験で最適な次元数を決定する場所。その後、列車にLDA +モデルを構築し、テストを合併して検証します。