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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。/ e% k" a4 Z6 A# `: Y

    ( h' v& P6 z  P
    6 y# a" i7 z7 C0 V2 o# Z$ b
    # u: v/ ^: a( t9 B+ f , @1 G. N6 o2 s. x, ?" {
    " X2 J; A8 T/ C, k& u) T! i/ b
    Fisher 线性判别函数4 p+ x! O/ ~2 m% M: D( s
    # ?5 a% g" a  p5 R! |8 Z
    3 u: [& |- F* w. N1 p

    " M: g# L2 |9 w* C% @Fisher 判别规则
    ( U! Y) K& }7 R" I
    . I5 d: D0 N+ v+ c5 G/ q; U: x9 Z$ K, O+ J* O! ?

    ! J5 M, ]( |7 m+ {  E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 P5 f6 k+ n$ G/ ~5 q
    ————————————————
    ! y$ X- C' W1 x0 Q. L, l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。
    * M& d5 W; \- f* h$ m原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054* q% Z$ q( P0 a
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