线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）
一、LDA的基本思想 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域 ...
原文：线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）
一 线性判别器的问题分析 线性判别分析 Linear Discriminant Analysis, LDA 是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上亦称为 Fisher 判别分析。与感知机不同，线性判别分析的原理是降维，即：给定一组训练样本，设法将样本投影到某一条直线上，使相同分类的点尽可能地接近而不同分类的点尽可能地远，因此可以利用样本点在该投影直线上的投影位置来确定样本类型。 二 线性判别器的 ...
2021-06-26 19:57 0 231 推荐指数：
相关推荐
[转]线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析
原文来自：http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门 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 ...
线性判别分析LDA
首先搞清楚什么叫判别分析？Discriminant Analysis就是根据研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。比如在KNN中用的就是距离判别，当然这里的“距离”又有好几种：欧氏距离、街区距离 ...
LDA 线性判别分析
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（LDA）
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（线性判别分析）
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 ...
判别分析--线性判别分析（LDA）
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 ...
线性判别分析LDA原理总结
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用 ...