R語言代寫線性判別分析（LDA），二次判別分析（QDA）和正則判別分析（RDA）
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5689 判別分析包括可用於分類和降維的方法。線性判別分析（LDA）特別受歡迎，因為它既是分類器又是降維技術。二次判別分析（QDA）是LDA的變體，允許數據的非線性分離。最后，正則化判別分析（RDA）是LDA和QDA之間的折衷。 本文主要 ...
原文：判別分析--R中的實現、核心函數
R中的實現 相關軟件包 R中的實現主要涉及 個軟件包中的相關函數，它們依次為MASS.klaR class和 kknn。 其中，MASS包的名稱為Modern Applied Statistics with S的縮寫，即S語言的現代應用統計， 該包中含有大量實用而先進的統計技術函數及適用數據集 klaR 與class 都主要用於分類技術，其中 klaR還含有若干用於可視化技術的函數 而kknn中則 ...
2021-09-08 19:19 0 142 推薦指數：
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LDA（線性判別分析）【python實現】
^T\mu_1||_2^2 \] \(\mu_i \, {第i類樣本均值}\) 優化函數 \ ...
LDA(線性判別分析，Python實現)
源代碼： ...
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 ...
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運用sklearn進行線性判別分析(LDA)代碼實現
基於sklearn的線性判別分析(LDA)代碼實現 一、前言及回顧 本文記錄使用sklearn庫實現有監督的數據降維技術——線性判別分析（LDA）。在上一篇LDA線性判別分析原理及python應用（葡萄酒案例分析），我們通過詳細的步驟理解LDA內部邏輯實現原理，能夠更好地掌握線性判別分析的內部 ...