主成分分析PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）
目录 主成分分析（PCA）——以葡萄酒数据集分类为例 1、认识PCA （1）简介 （2）方法步骤 2、提取主成分 3、主成分方差可视化 4、特征变换 5、数据分类结果 6、完整代码 总结： 1、认识PCA （1）简介 ...
原文：LDA线性判别分析原理及python应用（葡萄酒案例分析）
目录 线性判别分析 LDA 数据降维及案例实战 一 LDA是什么 二 计算散布矩阵 三 线性判别式及特征选择 四 样本数据降维投影 五 完整代码 结语 一 LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析 Linear Discriminant Analysis 也是一种特征提取 数据压缩技术。在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合。它是一种有监督学习算法。 与P ...
2020-08-14 22:43 0 1594 推荐指数：
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、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 ...
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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 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i类样本协方差} \] 异类投影点距离 \[||\omega^T\mu_0 - \omega ...
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源代码： ...
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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 ...