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在使用 python 阅读有关 LinearDiscriminantAnalysis 的过程中，我有两种不同的方法来实现它，可在此处获得， http: //scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html#sklearn.discriminant_analysis .线性判别分析

在这些方法中，签名在这里，

sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver=’svd’, shrinkage=None, priors=None, n_components=None, store_covariance=False, tol=0.0001)

现在我又找到了另一种具有相同签名的方法，可在此处获得，

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

sklearn.lda.LDA(solver='svd', shrinkage=None, priors=None, n_components=None, store_covariance=False, tol=0.0001)

我只是想知道两者之间有什么区别。我们应该在项目中使用哪种方法，为什么？

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它们似乎完全相同（我假设 LDA 是 LinearDiscriminantAnalysis 的缩写），如文档所示：

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html

和

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

由于这些页面是相同的，甚至直到示例代码，除了所有引用sklearn.lda.LDA都已替换为之外sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis，我认为您使用哪一个根本不重要。

我希望这能回答你的问题，它们是一样的！

于 2017-12-02T20:14:51.140 回答
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根据文档，它们可在此处获得，正如@Atto 所述

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.html

和

http://scikit-learn.org/0.16/modules/generated/sklearn.lda.LDA.html

现在基本上LDA基本上是老版本，LinearDiscriminateAnalys是新更新的，是首选

于 2017-12-30T15:11:09.450 回答