机器学习： Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

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机器学习： Linear Discriminant Analysis 线性判别分析

Linear discriminant analysis (LDA) 线性判别分析也是机器学习中常用的一种降维算法,与 PCA 相比, LDA 是属于supervised 的一种降维算法.PCA考虑的是整个数据集在高维空间的分散性,PCA降维之后依然要让数据在低维空间尽可能地分散.而LDA考虑的是类与类之间的差别(用距离来衡量). 我们考虑两类情况下的LDA, 给定一个训练集 D={xi∈Rd},i=1,2,...N, 假设其中有 n1 个属于第一类 c1,n2 个属于第二类c2,N=n1+n2…

LDA(Linear discriminate analysis)线性判别分析

LDA 线性判别分析与Fisher算法完全不同 LDA是基于最小错误贝叶斯决策规则的. 在EMG肌电信号分析中,... 未完待续:.....…

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析

原文来自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性判别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别…

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）

一.LDA的基本思想线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. 如…

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法初识

LDA算法入门一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳…

机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

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