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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 |正序浏览
    |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。
    + |$ M1 D$ b( a3 x
    3 ^: e' b; q8 j3 M3 h0 y5 h
    + h+ _" y9 S4 Q  k3 Q: d2 Y/ z7 m+ v: X, d9 V

    + i6 B4 _. a$ J4 j. A2 X! b7 _4 _% b4 O
    Fisher 线性判别函数# I% b) b0 q+ \/ ?( R: R8 e- h' o, A

    ) J" {- U% K* l& s/ L5 B$ j8 e5 Z/ c# P( x% l% E! X- D* s$ c  f

    9 P/ j# s: y7 \: |# @Fisher 判别规则4 o, ]+ E4 k5 p5 F7 ]  T+ e, }
    0 m% I! a) T# P" F( v7 a

    1 ?6 V$ _/ u! [) h7 M/ @& e+ D+ I) l) c$ L6 }3 W. m& c
    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。
    3 ~" E& B7 q( R, D# A————————————————
    * i1 L2 p) ~; 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。
    1 t0 p7 j* {4 N" @. _; v原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054  @. x7 |3 r, m9 l
      x% U4 |  z' B2 P9 M* D4 v' e
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