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 ...
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机制。当然,在以后项目数据处理,我们有更高效的实现方法,这篇将记录学习基于sklearn进行LDA数据降维, ...
2020-08-17 22:07 1 1726 推荐指数:
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 ...
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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 ...
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 ...
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 ...
LinearDiscriminantAnalysis as LDA 从sklearn的线性分析库中导入 ...
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 ...