情況。 分類: 線性判別函數、支持向量機、Fisher線性判別函數 廣義線性判別函數、非線 ...
這是我在上模式識別課程時的內容,也有參考這里。 線性判別函數的基本概念 判別函數為線性的情況的一般表達式 式中x是d 維特征向量,又稱樣本向量, 稱為權向量, 分別表示為 是個常數,稱為閾值權。 設樣本d維特征空間中描述,則兩類別問題中線性判別函數的一般形式可表示成 其中 而 是一個常數,稱為閾值權。相應的決策規則可表示成, g X 就是相應的決策面方程,在線性判別函數條件下它對應d維空間的一個超 ...
2014-11-16 15:59 1 9169 推薦指數:
情況。 分類: 線性判別函數、支持向量機、Fisher線性判別函數 廣義線性判別函數、非線 ...
3.1線性判別函數 3.1.1兩類問題的判別函數 (1)以二維模式樣本為例 (2)用判別函數進行模式分類依賴的兩個因素 ① 判別函數的幾何性質:線性的和非線性的函數。 線性的是一條直線; 非線性的可以是曲線、折線等; 線性判別函數建立起來比較簡單(實際應用較多); 非線性判別函數 ...
這篇總結繼續復習分類問題。本文簡單整理了以下內容: (一)線性判別函數與廣義線性判別函數 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 閑話:本篇是本系列[機器學習基礎整理]在timeline上最新的,但實際上還有(七)、(八)都發布的比這個早 ...
Fisher線性判別分析 1、概述 在使用統計方法處理模式識別問題時,往往是在低維空間展開研究,然而實際中數據往往是高維的,基於統計的方法往往很難求解,因此降維成了解決問題的突破口。 假設數據存在於d維空間中,在數學上,通過投影使數據映射到一條直線上,即維度從d維變為1維,這是容易實現 ...
Fisher線性判別 Fisher判別法介紹 Fisher判別法是判別分析的方法之一,它是借助於方差分析的思想,利用已知各總體抽取的樣品的p維觀察值構造一個或多個線性判別函數y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,x= (x1,x2,…,xp)′,使不同總體之間的離差(記為B ...
LDA, Linear Discriminant Analysis,線性判別分析。注意與LDA(Latent Dirichlet Allocation,主題生成模型)的區別。 1、引入 上文介紹的PCA方法對提取樣本數據的主要變化信息非常有效,而忽略了次要變化的信息。在有些情況下,次要信息 ...
線性判別分析 線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)是對費舍爾的線性鑒別方法的歸納,這種方法使用統計學,模式識別和機器學習方法,試圖找到兩類物體或事件的特征的一個線性組合,以能夠特征化或區分它們。所得的組合可用來作為一個線性分類器,或者,更常見 ...
首先搞清楚什么叫判別分析?Discriminant Analysis就是根據研究對象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統計分析方法。 根據判別標准不同,可以分為距離判別、Fisher判別、Bayes判別法等。比如在KNN中用的就是距離判別,當然這里的“距離”又有好幾種:歐氏距離、街區距離 ...