R语言代写线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5689 判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要 ...
原文：判别分析--R中的实现、核心函数
R中的实现 相关软件包 R中的实现主要涉及 个软件包中的相关函数，它们依次为MASS.klaR class和 kknn。 其中，MASS包的名称为Modern Applied Statistics with S的缩写，即S语言的现代应用统计， 该包中含有大量实用而先进的统计技术函数及适用数据集 klaR 与class 都主要用于分类技术，其中 klaR还含有若干用于可视化技术的函数 而kknn中则 ...
2021-09-08 19:19 0 142 推荐指数：
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LDA（线性判别分析）【python实现】
^T\mu_1||_2^2 \] \(\mu_i \, {第i类样本均值}\) 优化函数 \ ...
LDA(线性判别分析，Python实现)
源代码： ...
判别分析
实际意义 判别分析于聚类分析的功能差不多，区别在于，聚类分析之前，没有人知道具体的是怎么分的类，分了哪几大类。而判别分析是已经把类别给分好，要做的是把没有分好类的数据观测，按照之前分好的类再进行分类。这里不同于生活中常见的分类先有具体的分类逻辑（这里叫做判别函数）。所以判别分的难点在于先由分好类 ...
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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 ...