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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。
    + l' Q2 W( ?9 }
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    Fisher 线性判别函数
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    9 W( a2 d4 }2 _9 x3 N4 S5 j
    2 G& S, }. D+ g. h- I
    Fisher 判别规则
      `& `- s& ]. Y8 n: Q7 l
    ; q% j. q4 B& c6 y* A$ i" g( `6 |8 |% T, u3 ~
    9 @' `6 P' n6 O8 Z6 x
    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。
    : ?* V4 h, A" w" o7 h————————————————0 C  \! }2 s' E' w
    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。
    7 v( S5 }4 a# c0 @% q$ q) I原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054* u8 d* Q3 N' B

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