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在MATLAB中，你可以使用内置的函数对线性判别分析（LDA）进行可视化。首先，你需要调用帮助文档，输入“help classify”，这将显示分类函数的用法和相关信息。通过这些函数，你可以对LDA进行更深入的理解和应用。贝叶斯判别是一种常见的统计方法，适用于对象或总体在抽样前已有一定的认识。这种认识通常通过先验...
主 help classify; 在里面输入就可以看到这个函数的作用了。 次 贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行
逻辑回归和概率回归比方差分析更类似于LDA,因为他们也是用连续自变量来解释类别因变量的。 LDA的基本假设是自变量是正态分布的,当这一假设无法满足时,在实际应用中更倾向于用上述的其他方法。LDA也与主成分分析(PCA)和因子分析紧密相关,它们都在寻找最佳解释数据的变量线性组合。LDA明确的尝试为数据类之间不同建立模型...
摘要:传统的线性判别分析(LDA)模型存在一些挑战,比如对异常值的敏感性、类内散布矩阵奇异性问题以及对同一类别数据的高斯假设。本文提出了一种鲁棒的LDA方法,旨在解决对异常值和奇异性问题的敏感性。具体而言,我们首先使用贝叶斯风险来设计所提出的方法的优化问题。然后,所提出的基于密度的LDA(DLDA)方法利用数据密度作为...
我是这样理解的，如果将w和\mu_{0}-\mu_{1}看成两个向量的话，那么这两个向量的夹角的表达式为...
cos(\alpha)=\frac{w^{\top}( \mu_{0}-\mu_{1})}{\sqrt{w^{\top}w}\sqrt{(\mu_{0}...