LDA（线性判别分析）【python实现】
原理 求解最佳投影方向，使得同类投影点尽可能的进，异类投影点尽可能的远 同类投影点距离用同类样本协方差矩阵表示 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i类样本 ...
相关推荐
线性判别分析LDA
、甚至可以用皮尔森相关系数等。朴素贝叶斯分类用的就是Bayes判别法。本文要讲的线性判别分析就是用是F ...
LDA 线性判别分析
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（LDA）
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 ...
LDA（线性判别分析）
LDA算法入门（原文：https://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943） 一． LDA算法概述： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher ...
运用sklearn进行线性判别分析(LDA)代码实现
基于sklearn的线性判别分析(LDA)代码实现 一、前言及回顾 本文记录使用sklearn库实现有监督的数据降维技术——线性判别分析（LDA）。在上一篇LDA线性判别分析原理及python应用（葡萄酒案例分析），我们通过详细的步骤理解LDA内部逻辑实现原理，能够更好地掌握线性判别分析的内部 ...
判别分析--线性判别分析（LDA）
应用案例 1 线性判别分析 执行线性判别分析可使用lda()函数，且该函数有三种执行形式，依次尝试使用。 （1）公式formula格式 我们使用nmkat变量作为待判别变量，其他剩余的变量作为特征变量，根据公式nmkat~使用训练集数据来运行lda()函数： library(MASS ...
线性判别分析LDA原理总结
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用 ...