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。
LDA的全称是Linear Discriminate Analysis(线性判别分析),与PCA不同的是,LDA是有监督学习。基本思想是将带标签的高维样本投影到更低维度的空间中,使投影后的点按类别区分,相同类别的点将会在投影后的空间中更接近,形成一簇一簇的情形。如下图所示[3] 6.LDA的数学原理(以二分类为例) LDA在二分类的问题上最早是由...
1、LDA 全称为:Linear Discriminant Analysis 用途:数据预处理中的降维,分类任务 历史:Ronald A. Fisher在1936年提出了线性判别方法 目标:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的 k 维子空间中,同时保持区分类别的信息 原理:投影到维度更低的空间中,...
LDA全称:线性判别分析用途:用来对数据进行降维或分类 目标:LDA关注的是能够最大化类间区分样本 将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的K子维样本中,同时保持区分类别的信息。降维算法的画图解释。LDA更关心的是投影后的分类。而PCA更关系新的是投影后的方差,意思就是说LDA分类的目标是使得不同类别之...
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。
LDA全称:线性判别分析 用途:用来对数据进行降维或分类 目标:LDA关注的是能够最大化类间区分样本 将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的K子维样本中,同时保持区分类别的信息。 降维算法的画图解释。 LDA更关心的是投影后的分类。而PCA更关系新的是投影后的方差,意思就是说LDA分类的目标是使得不同...
LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。因为是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术,其目标是将数据投影到低维空间来避免维度灾难(curse of dimensionality)引起的过拟合,同时还保留着良好的可分性。
线性判别分析LDA与主成分分析PCA 重庆大 主成 与 线性 学分 判 分别 余析 分 俊（析 良 （LDAPCA ））线第阐点 述击 性一观此 点处。添 判加 正 部 别文 ，分 分文 字是 析您 思
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