component analysis,主成分分析)ICA(Independent component analysis,独立成分分析)LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)特征选择:从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征子集,把无关的特征删掉,从而达到降维的效果。 常用的方法: filter(刷选器)方法:Pearson相关系数,Gini-index ...
3、线性判别分析(LDA) PCA降维没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。 而LDA降维,将类别标签考虑了进去,使得投影后的不同类样本点越分开越好(不同类的中心点距离越大越好),同类的越聚集越好(散列度越小越好)。 LDA效果:将3维空间上的球体样本点投影到二维上,W1相比W2能够获得更好的分离效果。 PCA与LDA的降维...
LDA LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher's Linear Discriminant,因为它被Ronald Fisher发明自1936年,Discriminant这次词我个人的理解是,一个模型,不需要去通过概率的方法来训练、预测数据,比如说各种贝叶斯方法,就需要获取数据的先验、后验概率等等...
•PCA,ICA,LDA•Lineartransformderivedfromtrainingdata –Featureextractionmethods •••••Edge(Line)DetectionFeaturemapobtainedbyfilteringGabortransformActivecontours(Snakes)…Whatissubspace?(1/2)•Findabasisinalowdimensionalsub-space:−Approximatevectorsbyprojectingtheminalowdimensionalsub-space:(1)...
简单讲:PCA是一个降维的过程,ICA则是帮助你从多个维度分离有用数据的过程。 线性分类与Principal Component Analysis LDA线性判别分析: LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。 Discriminant这次词我个人的理解是,一个模型,不需要去通过概率的方法来训练、预测数据,比如说各种...
本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取——线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数
PCA vs ICA vs LDAb w
LDA (Linear Discriminant Analysis): 线性判别分析。 有监督学习,学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening) + PCA,得到的是假设条件下的最优分类子空间(假设每个类都是单模态高斯分布、每个类协方差矩阵相同)。 ICA (Independent Component Analysis):独立成分分析。
是一种监督学习的降维技术,也是一种线性分类器。LDA将数据通过投影的方法,映射到更低维度的空间中,投影后的数据会按照类别进行区分,相同类别的数据将会在投影后的空间更为接近,如下图所示。 代码示例: from sklearn import datasets from sklearn.decomposition import PCA ...
PCA vs LDA vs ICA • PCA : Proper to dimension reduction • LDA : Proper to pattern classification if the number of training samples of each class are large • ICA : Proper to blind source separation or classification using ICs when class id of training data is not available Ref...