模式识别 LDA求最佳投影试题

2024-10-29

LDA-作为线性判别降维推导

LDA 降维原理前面对 LDA 作为作为分类器有详细推导, 其核心就是贝叶斯公式, 已知全概率, 求(条件概率)最大先验概率, 类似的问题. 而 LDA 如果作为降维的原理是: a. 将带上标签的数据点, 通过投影, 投影到维度更低的空间中, b. 使得投影后的点, 同类别会"内聚", 不同类别会 "分隔开", 类似写代码的"高内聚, 低耦合". 注意是要带标签的点, 不同于 PCA 值考虑 X 降维, y 不考虑. 直观上来理解还是

JavaScript数组求最大值面试题

1.JavaScript数组求最大值 (1)方法一:借用math.max (2)方法二:ES6 2.代码 <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"

二分图匹配之KM求二分图最佳匹配算法

参考网址:http://blog.163.com/suntroop@yeah/blog/static/17012103120115185927194/ 对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图,其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }, V2= { y1, y2, y3, ... , yn },边< xi, yj >具有权值 Wi,j .该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配,称之为最佳匹配. 记 L(x) 表示结点 x 的标记量,如果对于二部图中的任何边

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

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. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

PCA和LDA

一.PCA 在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数据,计算量肯定很大,为了能降低后续计算的复杂度,节约时间,我们在处理高维数据的时候,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是做的这个事.本质上讲,PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,这个投影可不是随便投投,我们要找出最能代表原始数据的投影方法,亦即不失真,可以这么理

LDA算法入门

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 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

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

LDA算法（入门篇）

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的可分离性.因此

【模式识别与机器学习】——3.5Fisher线性判别

---恢复内容开始--- 出发点应用统计方法解决模式识别问题时,一再碰到的问题之一就是维数问题. 在低维空间里解析上或计算上行得通的方法,在高维空间里往往行不通. 因此,降低维数有时就会成为处理实际问题的关键. 问题描述考虑把d维空间的样本投影到一条直线上,形成一维空间,即把维数压缩到一维. 然而,即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群,当把它们投影到一条直线上时,也可能会是几类样本混在一起而变得无法识别. 但是,在一般情况下,总可以找到某个方向,使在这个方向的直线上,样本的投影

机器学习中的数学-线性判别分析(LDA)

前言在之前的一篇博客机器学习中的数学(7)——PCA的数学原理中深入讲解了,PCA的数学原理.谈到PCA就不得不谈LDA,他们就像是一对孪生兄弟,总是被人们放在一起学习,比较.这这篇博客中我们就来谈谈LDA模型.由于水平有限,积累还不够,有不足之处还望指点.下面就进入正题吧. 为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法,与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法.PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法,那为什么还要有LDA呢?下面我们就来回答这个问题? PCA是一种无监督

[LeetCode] Best Meeting Point 最佳开会地点

A group of two or more people wants to meet and minimize the total travel distance. You are given a 2D grid of values 0 or 1, where each 1 marks the home of someone in the group. The distance is calculated using Manhattan Distance, where distance(p1,

投影纹理映射（Projective Texture Mapping）

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人” 投影纹理映射( Projective Texture Mapping )最初由 Segal 在文章 “Fast shadows and lighting effects using texture maaping” 中提出,用于映射一个纹理到物体上,就像将幻灯片投影到墙上一样.该方法不需要在应用程序中指定顶点纹理坐标,实际上,投影纹理映

UVA 11383 Golden Tiger Claw（最佳二分图完美匹配）

题意:在一个N*N的方格中,各有一个整数w(i,j),现在要求给每行构造row(i),给每列构造col(j),使得任意w(i,j)<=row(i)+col(j),输出row(i)与col(j)之和最小的方案. 当看到w(i,j)<=row(i)+col(j),并且row()col()都是自己构造的时候,就想到了二分匹配:w[i,j]<=Lx[i]+Ly[j].直接套用模板,求最佳二分完美匹配,输出Lx[],Ly[],以及最小值即可. #include<cstdio> #inc

poj 3565 uva 1411 Ants KM算法求最小权

由于涉及到实数,一定,一定不能直接等于,一定,一定加一个误差<0.00001,坑死了…… 有两种事物,不难想到用二分图.这里涉及到一个有趣的问题,这个二分图的完美匹配的最小权值和就是答案.为啥呢?因为如果有四个点,a,b,c,d .Ab和cd交叉,ac和bd不交叉,那么ac和bd的长度和一定小于ab和cd的长度和,可以画一个图很容易就证出来.所以,如果所有的边都不交叉,又因为有解,那么最小的权值和就是解了.附图一枚,自己画的,比较简陋,凑活着看吧…… 用KM算法求最佳完美匹配最小权值和,可以直接

Unity-Shader-动态阴影(上) 投影的矩阵变换过程

[旧博客转移 - 2017年1月20日 01:20 ] 前面的话最近很长时间没写博文了,一是太忙 ( lan ) 了,二是这段时间又领悟了一些东西,脑子里很混乱,不知道从何写起.但感觉不能再拖延下去了,来不及解释了,快上车(一脸滑稽) 目前我在做一款3D二次元动作游戏,后面可能会用到动态阴影,有的人可能会直接找一个插件分分钟就把阴影做出来了,这样做当然可以,但自己不去熟悉一下底层原理只是使用工具的话,很难知道性能瓶颈在哪,如果要做一些改动,只能跟策划说:改不了咯先看效果这个菊花是投影到地上

HDU 6346 整数规划 (最佳完美匹配)

整数规划 Time Limit: 5500/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 435 Accepted Submission(s): 144 Problem Description 度度熊有一个可能是整数规划的问题: 给定 n×n 个整数 ai,j(1≤i,j≤n),要找出 2n 个整数 x1,x2,…,xn,y1,y2,…,yn 在满足 xi+y

BATJ等大厂最全经典面试题分享

金九银十,又到了面试求职高峰期,最近有很多网友都在求大厂面试题.正好我之前电脑里面有这方面的整理,于是就发上来分享给大家. 这些题目是网友去百度.蚂蚁金服.小米.乐视.美团.58.猎豹.360.新浪.搜狐等一线互联网公司面试被问到的题目.熟悉本文中列出的知识点会大大增加通过前两轮技术面试的几率. 网上的都是按照公司划分的,想找具体某一方面的知识点有点不好找,我这里就根据知识点分门别类的整理了一下,想看哪一块可以快速找到,希望可以帮助大家,祝大家求职顺利. 本文同步发布在github上,想要md文

C/C++ 经典面试题汇总

面试题1:变量的声明和定义有什么区别 ? 为变量分配地址和存储空间的称为定义,不分配地址的称为声明.一个变量可以在多个地方声明,但是只在一个地方定义.加入extern修饰的是变量的声明,说明此变量将在文件以外或在文件后面部分定义. 说明:很多时候一个变量,只是声明不分配内存空间,直到具体使用时才初始化,分配内存空间,如外部变量. 面试题2:写出bool .int. float.指针变量与"零值"比较的if语句 bool型数据: if(flag) { A; } else { B:} ==

LDA学习笔记

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法.其思想非常朴素,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近,异类的样例的投影点尽可能的远离,在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的位置来确定样本的类别. 右图要比左图的投影效果好,因为右图的红色数据和蓝色数据各个较为集中,且类别之间的距离明显.左图则在边界处数据混杂.以上就是LDA的主要思想了,当然在实际应用中,我们的数据是多个类别的,我们的原始

模式识别 LDA求最佳投影 试题

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