文章 "数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量" 新评论 MetaQuotes 2025.04.02 07:52 新文章 数据科学与机器学习（第 20 部分）：算法交易洞察，MQL5 中 LDA 与 PCA 之间的较量已发布： 在剖析 MQL5 交易环境中这些强大的降维技术的应用程序时，让我们揭示它们背后的秘密。深入探讨线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）的细微差别，深入了解它们对策略开发和市场分析的影响。 LDA 是一种监督泛化机器学习算法，旨在找到最佳地分离数据集中类别的特征的线性组合。 就像主成分分析（PCA）一样，它是一种降维算法，这些算法是降维的常见选择，在本文中我们将对它们进行比较，并观察每种算法在什么情况下效果最好。我们在本系列的前几篇文章中已经讨论过 PCA，让我们从观察 PCA 算法是什么开始，因为我们将主要讨论它，最后我们将比较它们在简单数据集和策略测试器上的性能，确保您坚持到最后，了解令人惊叹的数据科学内容。作者：Omega J Msigwa 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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LDA 是一种监督泛化机器学习算法，旨在找到最佳地分离数据集中类别的特征的线性组合。
就像主成分分析（PCA）一样，它是一种降维算法，这些算法是降维的常见选择，在本文中我们将对它们进行比较，并观察每种算法在什么情况下效果最好。我们在本系列的前几篇文章中已经讨论过 PCA，让我们从观察 PCA 算法是什么开始，因为我们将主要讨论它，最后我们将比较它们在简单数据集和策略测试器上的性能，确保您坚持到最后，了解令人惊叹的数据科学内容。作者：Omega J Msigwa