機器學習：線性判別式分析(LDA)
1.概述 線性判別式分析（Linear Discriminant Analysis），簡稱為LDA。也稱為Fisher線性判別（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式識別的經典算法，在1996年由Belhumeur引入模式識別 ...
原文：機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA)
特征選擇 亦即降維 是數據預處理中非常重要的一個步驟。對於分類來說，特征選擇可以從眾多的特征中選擇對分類最重要的那些特征，去除原數據中的噪音。主成分分析 PCA 與線性判別式分析 LDA 是兩種最常用的特征選擇算法。關於PCA的介紹，可以見我的另一篇博文。這里主要介紹線性判別式分析 LDA ，主要基於Fisher Discriminant Analysis with Kernals 和Fishe ...
2013-01-27 19:50 2 6516 推薦指數：
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機器學習：數據預處理，特征選擇，降維
2.2 對定量特征二值化 2.3 對定性特征啞編碼 2.4 缺失值計算 2.5 數據變換3 特征選擇 ...
機器學習中的數學-線性判別分析(LDA)
前言在之前的一篇博客機器學習中的數學(7)——PCA的數學原理中深入講解了，PCA的數學原理。談到PCA就不得不談LDA，他們就像是一對孿生兄弟，總是被人們放在一起學習，比較。這這篇博客中我們就來談談LDA模型。由於水平有限，積累還不夠，有不足之處還望指點。下面就進入正題吧。 為什么要用LDA ...
機器學習降維之線性判別分析
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機器學習 —— 基礎整理（四）特征提取之線性方法：主成分分析PCA、獨立成分分析ICA、線性判別分析LDA
本文簡單整理了以下內容： （一）維數災難 （二）特征提取——線性方法 1. 主成分分析PCA 2. 獨立成分分析ICA 3. 線性判別分析LDA （一）維數災難（Curse of dimensionality） 維數災難就是說當樣本的維數增加時，若要保持 ...
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機器學習之特征選擇方法
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機器學習：特征選擇
1.特征選擇 特征選擇是降維的一種方法，即選擇對預測結果相關度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估計函數的准確率或者提高多維度數據集上的性能。 2.刪除低方差特征 1）思路：設置一個閥值，對每個特征求方差，如果所求方差低於這個閥值，則刪除此特征 ...