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对于维数较多的研究对象,为了研究的方便,总希望先将维数降低.主分量分析(PCA)和Fisher线性判别分析(FDA)是广泛应用于模式识别各个领域的两种常用方法.本文先利用主分量分析,将原始数据维数降低,然后再利用Fisher线性判别分析将维数再次降低,得到低维的数据,实验结果表明了两种方法结合的有效性.