情况。 分类: 线性判别函数、支持向量机、Fisher线性判别函数 广义线性判别函数、非线 ...
这是我在上模式识别课程时的内容,也有参考这里。 线性判别函数的基本概念 判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量,又称样本向量, 称为权向量, 分别表示为 是个常数,称为阈值权。 设样本d维特征空间中描述,则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 其中 而 是一个常数,称为阈值权。相应的决策规则可表示成, g X 就是相应的决策面方程,在线性判别函数条件下它对应d维空间的一个超 ...
2014-11-16 15:59 1 9169 推荐指数:
情况。 分类: 线性判别函数、支持向量机、Fisher线性判别函数 广义线性判别函数、非线 ...
3.1线性判别函数 3.1.1两类问题的判别函数 (1)以二维模式样本为例 (2)用判别函数进行模式分类依赖的两个因素 ① 判别函数的几何性质:线性的和非线性的函数。 线性的是一条直线; 非线性的可以是曲线、折线等; 线性判别函数建立起来比较简单(实际应用较多); 非线性判别函数 ...
这篇总结继续复习分类问题。本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列[机器学习基础整理]在timeline上最新的,但实际上还有(七)、(八)都发布的比这个早 ...
Fisher线性判别分析 1、概述 在使用统计方法处理模式识别问题时,往往是在低维空间展开研究,然而实际中数据往往是高维的,基于统计的方法往往很难求解,因此降维成了解决问题的突破口。 假设数据存在于d维空间中,在数学上,通过投影使数据映射到一条直线上,即维度从d维变为1维,这是容易实现 ...
Fisher线性判别 Fisher判别法介绍 Fisher判别法是判别分析的方法之一,它是借助于方差分析的思想,利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,x= (x1,x2,…,xp)′,使不同总体之间的离差(记为B ...
LDA, Linear Discriminant Analysis,线性判别分析。注意与LDA(Latent Dirichlet Allocation,主题生成模型)的区别。 1、引入 上文介绍的PCA方法对提取样本数据的主要变化信息非常有效,而忽略了次要变化的信息。在有些情况下,次要信息 ...
线性判别分析 线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳,这种方法使用统计学,模式识别和机器学习方法,试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合,以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器,或者,更常见 ...
首先搞清楚什么叫判别分析?Discriminant Analysis就是根据研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 根据判别标准不同,可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。比如在KNN中用的就是距离判别,当然这里的“距离”又有好几种:欧氏距离、街区距离 ...