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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。
    ! Z" ~) |, v- ?( F4 n6 V$ s& m9 g7 x7 J- R- W$ D

    3 z2 s+ q5 j2 c  W. g# ]9 y0 A' ]2 e

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    Fisher 线性判别函数
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    ( O8 Y6 I" }5 eFisher 判别规则, _) W. _5 ^* y5 f
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    ( g: i) w/ E) |/ u

    * V! n9 J9 V5 @8 k, z0 ^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。9 O! }+ r: ]$ {3 m5 n# {
    ————————————————  Z- k5 F# T1 |% N- q0 P
    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 T1 c0 ?6 u. Z+ N4 d原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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