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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。9 d" ^7 ^6 G) P8 |3 P, j2 ~
    6 n0 {- d2 D  l; x! g
    . B5 y# T! {2 z* E

    ) n, ]; A. _% C4 N
    2 a( Q3 E4 c5 s, H9 E( w
    ' r8 [1 M# _2 p0 [# fFisher 线性判别函数
      D9 t) S  E% q( \. L+ S  H# |) c$ H3 n/ W9 M, Z5 e  c5 H7 G3 }
    6 A/ e: j' i7 Q0 W
    ) a" L4 Q; Z3 `) o% i0 J# B
    Fisher 判别规则2 s& n$ d; r( z  W

    8 B( O1 L+ a: q6 C& y" X! s8 x+ C& j: }2 u2 ^

    $ O8 f) b0 M1 ^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。/ }- N" p* r, f3 K/ i! {
    ————————————————
    , v  E! X$ d1 f, q0 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。
    ! y2 N. S( y8 }# \原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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