判别分析 （ distinguish analysis）(二)：Fisher线性判别分析LDA

浅夏110

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。


- C) V) Y2 k& z. V. a( i) m


+ ^4 J# Q$ X4 ^& M- Y' _Fisher 线性判别函数
* D2 \6 O/ n+ |8 P: Y
0 |/ S; v: F0 l4 J3 h$ E

% }& D1 P4 E# ~& HFisher 判别规则
+ A" O0 t8 z- |3 ]+ l% v1 G; X4 l7 a

8 `/ J. s$ o/ h- T
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。
————————————————
* C! [2 T1 |9 [* Z/ C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。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
2 C9 \/ Q9 U. L  k/ i
- Y5 m/ N, v6 G7 A8 W, M8 a

huangma

谢谢佬的好资料，谢谢
+ A" A- K- i: X$ v' g