機器學習降維之線性判別分析
1. LDA描述 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一種有監督學習算法，同時經常被用來對數據進行降維，它是Ronald Disher在1936年發明的，有些資料上也稱位Fisher LDA.LDA是目前機器學習、數據挖掘領域中經典且熱門的一種算法 ...
原文：機器學習——Fisher線性判別
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 l ，l lp ，x x ，x ， ，xp ，使不同總體之間的離差 記為B 盡可能地大，而同一總體內的離差 記為E 盡可能地小來確定判別系數l l ，l lp 。數學上證明判別系數l恰好是 B E 的特征根 ...
2020-05-06 17:29 0 751 推薦指數：
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