机器学习：线性判别式分析(LDA)
1.概述 线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别 ...
原文：机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA)
特征选择 亦即降维 是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析 PCA 与线性判别式分析 LDA 是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析 LDA ，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals 和Fishe ...
2013-01-27 19:50 2 6516 推荐指数：
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2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换3 特征选择 ...
机器学习中的数学-线性判别分析(LDA)
前言在之前的一篇博客机器学习中的数学(7)——PCA的数学原理中深入讲解了，PCA的数学原理。谈到PCA就不得不谈LDA，他们就像是一对孪生兄弟，总是被人们放在一起学习，比较。这这篇博客中我们就来谈谈LDA模型。由于水平有限，积累还不够，有不足之处还望指点。下面就进入正题吧。 为什么要用LDA ...
机器学习降维之线性判别分析
1. LDA描述 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维，它是Ronald Disher在1936年发明的，有些资料上也称位Fisher LDA.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 ...
机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA
本文简单整理了以下内容： （一）维数灾难 （二）特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA （一）维数灾难（Curse of dimensionality） 维数灾难就是说当样本的维数增加时，若要保持 ...
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机器学习：特征选择
1.特征选择 特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征 ...