常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影。
1 PCA最大方差理论
PCA属于一种线性、非监督、全局的降维算法
问题：如何定义主成分？从这种定义出发，如何设计目标函数使得降维达到提取主成分的目的？针对这个目标函数，如何对PCA问题进行求解？
PCA旨在找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。
在信号处理领域，认为信号具有较大方差，噪声具有较小方差，信号与噪声之比称为信噪比。信噪比越大意味着数据的质量越好，反之，信噪比越小意味着数据的质量越差。
引出PCA的目标，即最大化投影方差，也就是让数据在主轴上投影的方差最大。
向量内积在几何上表示为第一个向量投影到第二个向量上的长度。
x 投影后的方差就是协方差矩阵的特征值。要找到最大的方差也就是协方差矩阵最大的特征值，最佳投影方向就是最大特征值所对应的特征向量。次投影方向位于最佳投影方向的正交空间中，是第二大特征值对应的特征向量。
求解PCA的求解方法：
（1）对样本数据进行中心化处理。
（2）求样本协方差矩阵
（3）对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列。
（4）取特征值前d大对应的特征向量
由于PCA是一种线性降维方法，虽然经典，但具有一定的局限性。可以通过核映射对PCA进行扩展得到核主成分分析（KPCA），也可以通过流形映射的降维方法，比如等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射等，对一些PCA效果不好的复杂数据集进行非线性降维操作。
2 PCA最小平方误差理论
问题：PCA求解的其实是最佳投影方向，即一条直线，这与数学中线性回归问题的目标不谋而合，能否从回归的角度定义PCA的目标并相应地求解问题？
3 线性判别分析
线性判别分析是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。LDA是目前机器学习、数据挖掘领域中经典且热门的一种算法。
相比于PCA,LDA可以作为一种有监督的降维算法。在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把原数据映射到一些方差较大的方向上。
问题：对于具有类别标签的数据，应当如何设计目标函数使得降维的过程中不损失类别信息？在这种目标下，应当如何进行求解？
LDA的中心思想——最大化类间距离，最小化类内距离
最大化的目标对应了一个矩阵的特征值，于是LDA降维变成 了一个求矩阵特征向量的问题。投影方向就是矩阵最大特征值对应的特征向量。
只需要求样本的均值和类内方差，就可以得出最佳的投影方向w
LDA相比于PCA更善于对有类别信息的数据进行降维处理，但它对数据的分布做了一些很强的假设，例如，每个类数据都是高斯分布、各个类的协方差相等。
尽管这些假设在实际中并不一定满足，但LDA已被证明是非常有效的一种降维方法。主要是因为线性模型对于噪声的鲁棒性比较好，但由于模型简单，表达能力有一定局限性，可以通过引入核函数扩展LDA方法以处理分布较为复杂的数据。
4 线性判别分析与主成分分析
问题：LDA和PCA作为经典的降维算法，如何从应用的角度分析其原理的异同？从数学推导的角度，两种降维算法在目标函数上有何区别与联系？
从PCA和LDA两种降维方法的求解过程来看，它们确实有着很大的相似性，但对应的原理却有所区别。
首先从目标出发，PCA选择的是投影后数据方差最大的方向。由于它是无监督的，因此PCA假设方差越大，信息量越多，用主成分来表示原始数据可以去除冗余的维度，达到降维。而LDA选择的是投影后类内方差小，类间方差大的方向。其用到了类别标签信息，为了找到数据中具有判别性的维度，使得原始数据在这些方向上投影后，不同类别尽可能区分开。
从应用的角度，一个基本原则——对无监督的任务使用PCA进行降维，对有监督的则应用LDA
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