LDA(Linear Discriminant Analysis)是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别 分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例，设法将样例投影到一维的直线 上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。

核心问题：找到线性系数向量

结果分析

Fisher判别分析可用于多分类

Logistic回归也可用于多分类

Fisher线性判别分析（二分类）的更多相关文章

  1. Fisher线性判别分析

    Fisher线性判别分析 1.概述 在使用统计方法处理模式识别问题时,往往是在低维空间展开研究,然而实际中数据往往是高维的,基于统计的方法往往很难求解,因此降维成了解决问题的突破口. 假设数据存在于d ...

  2. 主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)

    主成分分析 线性.非监督.全局的降维算法 PCA最大方差理论 出发点:在信号处理领域,信号具有较大方差,噪声具有较小方差 目标:最大化投影方差,让数据在主投影方向上方差最大 PCA的求解方法: 对样本 ...

  3. 线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则

    准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设 ...

  4. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）转载

    1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将 ...

  5. 线性判别分析算法（LDA）

    1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将 ...

  6. （数据科学学习手札17）线性判别分析的原理简介&Python与R实现

    之前数篇博客我们比较了几种具有代表性的聚类算法,但现实工作中,最多的问题是分类与定性预测,即通过基于已标注类型的数据的各显著特征值,通过大量样本训练出的模型,来对新出现的样本进行分类,这也是机器学习中 ...

  7. 机器学习理论基础学习3.2--- Linear classification 线性分类之线性判别分析(LDA)

    在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种处理文档的主题 ...

  8. matlab 实现感知机线性二分类算法（Perceptron）

    感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = ...

  9. 线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)及其推导【转】

    前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA ...

  10. 机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

    转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: 本文由L ...

随机推荐

  1. ImageIO的应用

    ImageIO的应用 一.关于IO流 在讲imageio之前,我们先来复习一下IO流的使用. 这里我建立一个Java类,用来实现读取文档中的内容,并且能够识别换行,话不多说,上代码: package ...

  2. Python运维开发之路《函数进阶》

    面向对象类的进阶 抽象类 python 没有抽象类.接口的概念,所以要实现这种功能需要导入abc模块 py2:导入abc函数,_metaclass__ = abc.ABCMeta;在强制调用类下:@a ...

  3. 前台vue发送json格式，后台srpeingboot不能自动处理解决办法

    使用HashMap解决,如下图

  4. Redis数据类型之Stream系列一

    一:Stream简介 ​ Redis Stream是5.0版本之后新增的一种数据结构,其结构类似于'仅追加日志'.但也实现了多种操作来克服'仅追加日志'的一些限制,如读取策略(xread,xrange ...

  5. .net core提示502.5错误

    最近给WindowsServer2012服务器部署.Net Core项目,部署后一直显示502.5错误,具体如下: 网上找了一大堆解决办法都行不通,最后在stackoverflow中找到说是缺少一个补 ...

  6. Hexo博客Next主题建立标签云hexo-tag-cloud及效果展示

    hexo-tag-cloud插件介绍 hexo-tag-cloud插件是作者写的一个Hexo博客的标签云插件,旨在直观的展示标签的种类,美观大方且非常优雅. 插件地址: 插件的GitHub地址 插件说 ...

  7. nacos适配达梦、瀚高、人大金仓数据库及部分源码探究

    一.插件实现 1.插件目录结构 2.pom依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba.nacos</groupId> <arti ...

  8. Mysql报错：Specified key was too long； max key length is 767 bytes

    1.show variables like 'innodb_large_prefix'; show variables like 'innodb_file_format'; 修改为如下配置: set ...

  9. Kitex微服务开发实践(ETCD服务注册)

    服务注册通常用于分布式系统或微服务架构中,是一种用于管理和发现这些分布式服务的机制.它的目标是让服务能够动态地找到其他服务,并能够与其进行通信,而无需显式地配置其位置信息 本文简单讲述使用etcd进行 ...

  10. uniapp开发H5，分享链接到微信好友，显示标题和缩略图

    本文档介绍了如何在UniApp开发中实现将链接分享到微信好友,并确保在分享时显示标题和缩略图的方法. 背景 第一次用uniapp开发H5页面,发现分享给微信好友的链接,不显示标题和缩略图 步骤一:安装 ...