fisher线性分类器
Fisher准则函数 Fisher准则的基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 假设有两类样本，分别为$X_1$和$X_2$ 则各类在d维特征空间里的样本均值为： $$M_i ...
原文：Fisher线性分类器通俗解释及MATLAB、Python实现
一 通俗的解释： 问题提出：还是以iris的数据为例，有A B C三种花，每一类的特征都用 维特征向量表示。现在已知一个特征向量，要求对应的类别，而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间，而不适应这样的四维数据。 启示：假设有这样的一个方向向量，其与特征向量进行内积运算 即向方向向量的投影 后，结果为一个数值，若同类的特征向量投影后聚集在一起，不同类的特征投影后相对分散，那么，我 ...
2018-09-29 21:07 0 1422 推荐指数：
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