原文链接:http://tecdat.cn/?p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要 ...
R语言中的线性判别分析 r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析 Liner Discriminant Analysis,简称LDA ,依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa 来实现。该函数有三种调用格式: 当对象为数据框data.frame时 lda x,grouping,prior propotions,tol . e ,method,CV FALSE,nu, 当对象为公式Formu ...
2016-12-20 09:40 0 1778 推荐指数:
原文链接:http://tecdat.cn/?p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要 ...
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 ...
、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 ...
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就是找一个线L使得组内方差小,组间距离大。即找一个直线使得d最大。 ...
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 ...