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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。% _4 ]( ~8 M2 c$ c7 q# I
    4 |! U; r5 }; M. s) |! Y2 m. w

    3 [* ]3 n2 _# R: ?! R$ e  Q$ V: `- j; t6 g" _* X1 L  P: C
    9 M% S  @: |- S
    ( I8 n  }$ z6 T8 Z0 c) H2 q
    Fisher 线性判别函数
    $ ?8 w" m$ y2 L6 e
    4 c& E( s$ v1 r& u2 S7 m7 \! n2 _; v+ P& F- K" L+ y# b
    2 x; Q4 V9 H3 x' M5 t* W3 s
    Fisher 判别规则
    7 r1 ~3 v# s; A' a' Q) [6 V7 j" n7 C) L! P& X

    , d0 W" A3 N% G+ D4 H8 n& h$ S$ z5 p  s  @5 R: v4 r8 C3 K! R
    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。
    4 p4 F: o/ h8 @7 z7 p6 v" T. i6 w————————————————
    & r* [' J* S5 ~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。9 s: N0 m/ [0 V; Y3 _
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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