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《线性判别分析与多平面支持向量机鲁棒模型研究》

一、引言

随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习技术已成为众多领域研究的热点。线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）作为两种重要的机器学习方法，在模式识别、数据分类等领域有着广泛的应用。本文旨在研究线性判别分析与多平面支持向量机的模型特点及其在鲁棒性方面的应用，以期为相关领域的研究和应用提供理论支持。

二、线性判别分析（LDA）研究

线性判别分析是一种常用的数据降维和分类方法，其基本思想是将高维数据投影到低维空间中，以实现数据的可视化或分类。LDA通过计算类间散度和类内散度来寻找最佳投影方向，使得投影后的数据在不同类别之间具有最大的可分性