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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。& a0 y& Y; T8 {3 y
    8 x+ `- g" K/ N. }( U" T; c

    2 P" C; J2 I4 v/ F# a# n* y, v+ I' d

    + W1 S: [( t. l& K) l9 b- [# \& X* @  d/ w4 g0 T
    Fisher 线性判别函数2 K4 e$ M, J6 ~$ O  l
    + Q) T# X0 C4 t1 a3 T7 K4 S

    1 W3 k; O: V  R; {2 \4 G
    / s6 W: l/ z: s5 dFisher 判别规则
    ) v; c$ v8 ^& J& |
    * _7 q. ]6 `4 s0 G5 B. x
    9 }" [7 z4 {7 l. ^; M2 W$ D
    ! w) v' ^. r$ m5 k" b7 B7 V3 j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。6 f0 a5 Q6 W8 z8 W% O
    ————————————————
    6 i+ l9 k; R/ i' Y. F( @8 m7 n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。$ ]9 [; Q3 C! B7 X2 i
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
    5 k) O( C7 r$ n" |8 q
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