原理 求解最佳投影方向,使得同類投影點盡可能的進,異類投影點盡可能的遠 同類投影點距離用同類樣本協方差矩陣表示 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i類樣本 ...
前幾天主要更新了一下機器學習的相關理論,主要介紹了感知機,SVM以及線性判別分析。現在用代碼來實現一下其中的模型,一方面對存粹理論的理解,另一方面也提升一下代碼的能力。本文就先從線性判別分析開始講起,不熟悉的可以先移步至線性判別分析 Linear Discriminant Analysis, LDA ZhiboZhao 博客園 cnblogs.com 對基礎知識做一個大概的了解。在代碼分析過程中, ...
2021-06-26 23:22 0 165 推薦指數:
原理 求解最佳投影方向,使得同類投影點盡可能的進,異類投影點盡可能的遠 同類投影點距離用同類樣本協方差矩陣表示 \[\omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i類樣本 ...
源代碼: ...
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 ...
、甚至可以用皮爾森相關系數等。朴素貝葉斯分類用的就是Bayes判別法。本文要講的線性判別分析就是用是F ...
LDA算法入門(原文:https://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943) 一. LDA算法概述: 線性判別式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher線性判別(Fisher ...
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 ...
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 ...