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[建模教程] 判别分析 ( distinguish analysis)(二):Fisher线性判别分析LDA

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    发表于 2020-5-24 10:01 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    Fisher 判别的基本思想是投影,即将表面上不易分类的数据通过投影到某个方向 上,使得投影类与类之间得以分离的一种判别方法。! M+ U  @- J6 j( i6 U
    2 M  n' A: k: Z0 L. x4 a( j

    $ {$ P7 ]4 u: P' ~! P2 r/ Z9 p1 C6 e& [

    + @2 ~2 z: V. o2 n, F$ A1 m( S3 a1 s' E; P2 F$ l; ^
    Fisher 线性判别函数# X4 ]2 [0 ^: E
    6 d3 i6 u9 g$ W/ p5 C+ h3 f

    5 ?4 V3 U  d  _* G" b0 _" e! l! F
    Fisher 判别规则2 \( s& G$ ?9 ^% m7 o& {6 f
    * U9 M$ g! {0 n

    : g+ ^) K+ w. E- I. d5 B1 ^6 }3 u* z; B# A1 C
    当总体的参数未知时,我们用样本对    及 Σ 进行估计,注意到这里的 Fisher  判别与距离判别一样,不需要知道总体的分布类型,但两总体的均值向量必须有显著的差 异才行,否则判别无意义。
    % e! ^. |, n6 ]( r' I) L! R( l. T————————————————% t! I' B+ n9 v' q% v
    版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    : N( g. T! N" y. O, k' q原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
    ' y: M9 G" T( u  u2 \) Q$ g0 l8 r7 x- z
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