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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。6 K' j  H9 L9 T3 e' ~/ j. O

    : x7 J9 j! ?' A5 s- R
    5 O$ u  m. d: ?( H+ K7 |# Y2 j. Q  n: j4 b# Q& [
    $ T4 v6 P8 z2 S% O9 Q) O

    / L- a/ L% w( U& Y6 }: JFisher 线性判别函数
    4 B) h7 n5 q% H5 S9 J4 T& h; ~7 Y" d; l* I. j
    9 i7 F" K# c6 l/ s2 K
    3 W5 D4 D. d' b8 V- h. X# h! L) l
    Fisher 判别规则5 [' x% Z6 O3 K- \% P! h: M

    7 D( s+ }$ V8 A9 ^
    0 R; L4 X, m7 c, \- x/ w4 J  I- F* a& ^" A; H# p
    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。
    ! B: p( r# x4 {# n( w  D& z9 @# J————————————————0 J. I# t  ^- K
    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。, M+ U1 q1 N0 w- k
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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