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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。
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    9 S+ R( ^% t! }6 t
    Fisher 判别规则  F+ H' j) u9 x  }
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    6 Y' D$ C: I: G  a+ E" t, W
    . O, S" H$ F! h0 ^* V" B% {! S2 ~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。% H0 I' j* ^+ S
    ————————————————/ L4 u4 M8 M* D5 S8 T- e& @, A
    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。
    # E( H* E! E8 Q原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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