转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com ...
前言在之前的一篇博客机器学习中的数学 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前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法,与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法。PCA已经是一种表现 ...
2019-08-22 14:03 0 510 推荐指数:
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之前简要地介绍了一下线性判别函数的的基本性质,接下来我们进行更加详细的讨论。 文中大部分公式和图表来自 MLPP 和 PRML 我们将样本的分布用多元正态分布来近似,为了更加了解这个表达式的含义,我们对协方差矩阵做特征值分解,即Σ = UΛUT 然后将协方差矩阵的逆用同样方法分解 ...
预备知识 首先学习两个概念: 线性分类:指存在一个线性方程可以把待分类数据分开,或者说用一个超平面能将正负样本区分开,表达式为y=wx,这里先说一下超平面,对于二维的情况,可以理解为一条直线,如一次函数。它的分类算法是基于一个线性的预测函数,决策的边界是平的,比如直线和平面。一般的方法 ...
LinearDiscriminantAnalysis as LDA 从sklearn的线性分析库中导入 ...
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 ...
前面我们简要说明了贝叶斯学习的内容。由公式可以看出来,我们假定已经知道了似然概率的密度函数的信息,才能进行后验概率的预测。但有的时候,这些信息可能是不方便求出来的。因此,密度函数自身的估计问题成为了一个必须考虑的问题。 第一种思考的方法是跳出估计密度函数的问题,直接对样本集使用线性回归 ...
、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, 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 ...