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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
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    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。
    4 ?+ n9 F5 {4 S9 a: F5 V( M4 a1 F0 a& V4 H! U, D4 F6 }
    ! Y& }1 S0 q! a, h
    ( r( R" {7 x! ~

    $ H. X: d2 c, h& ~" j! F$ k& a6 c
    Fisher 线性判别函数
    9 U3 {  K! L. w: j$ Y" J
    # |6 ^0 F) q2 `/ o$ a( \  c0 B& W" n/ R$ ?5 a8 N' X2 b

    3 H$ I, Z7 r. VFisher 判别规则8 U3 d% q/ T- a! c9 k% D- ]& _7 A

    ) E, l0 J$ f0 a* b- N: \: {8 F
    ' I; Y& v1 R' h7 i* @! ]% q
    ! `* t, Q( a2 [. ~" _# h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。
    0 M( E8 {$ {% K- X————————————————2 F9 w5 p- J7 {0 [0 q( `; R
    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。. ?$ }  U$ j! k' m$ l
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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