原文:判別分析-GDA、QDA、KNN

線性判別分析 對Smarket數據做線性判別分析 LDA LDA輸出兩個類別的前向概率,表明 . 的訓練觀測對應着市場下降的時期 同時也輸出類平均值,即每個類中每個預測變量的平均, 可以用來估計每個類高斯分布的均值。這表明當市場上漲時,前兩天的投資回報率會趨向負值 當市場下跌時,前兩天的投資回報率會趨向正值。 線性判別系數輸出給出了線性判別函數中Lag 和Lag 的組合系數,用來形成LDA的決策准 ...

2015-12-07 15:38 0 2459 推薦指數:

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[監督學習]GDA 高斯判別分析

  高斯判別分析(Gaussian discriminative analysis )是一個較為直觀的模型,基本的假設是我們得到的數據是獨立同分布的(IID),雖然在實際中這種假設很難達到,但有時候擁有了好的假設可以得到較好的結果。在Andrew Ng大神的CS229 Lecture notes ...

Mon Nov 24 04:51:00 CST 2014 0 2490
判別分析--KNN、有權重的K最鄰近算法

1 K最近鄰 這部分即將要討論的K最近鄰和后面的有權重K最近鄰算法在R中的實現,其核心函數 knn()與 kknn()集判別規則的“建立”和“預測”這兩個步驟於一體,即不需在規則建立后再使用predict()函數來進行預測,可由knn()和 kknn()一步實現。 按照次序向knn()函數中 ...

Thu Sep 09 03:34:00 CST 2021 0 108
判別分析

實際意義 判別分析於聚類分析的功能差不多,區別在於,聚類分析之前,沒有人知道具體的是怎么分的類,分了哪幾大類。而判別分析是已經把類別給分好,要做的是把沒有分好類的數據觀測,按照之前分好的類再進行分類。這里不同於生活中常見的分類先有具體的分類邏輯(這里叫做判別函數)。所以判別分的難點在於先由分好類 ...

Wed Feb 22 06:53:00 CST 2017 0 11826
判別分析--線性判別分析(LDA)

應用案例 1 線性判別分析 執行線性判別分析可使用lda()函數,且該函數有三種執行形式,依次嘗試使用。 (1)公式formula格式 我們使用nmkat變量作為待判別變量,其他剩余的變量作為特征變量,根據公式nmkat~使用訓練集數據來運行lda()函數: library(MASS ...

Thu Sep 09 03:29:00 CST 2021 0 346
線性判別分析LDA

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 ...

Sat Aug 18 01:24:00 CST 2012 3 28805
LDA 線性判別分析

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 ...

Thu Aug 13 00:29:00 CST 2015 1 5958
 
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