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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。5 F5 J5 @9 F, w0 v
    : A$ T: @$ ]7 i# Y
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    ) J5 j! _8 I* ^% `% yFisher 线性判别函数0 ?8 e/ F; [8 k* J, Y' c$ E& H6 ?3 q
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    Fisher 判别规则
    ! \- `2 a( n4 G5 }+ b/ A, x
    , y: z( [0 `/ s# z2 V3 O- ]% Z6 ~- e# e9 B0 x. @

    ) X- O, |. H# }5 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。9 W) H0 k$ T# i: j. b
    ————————————————
    , m7 d( }- z: `: m* L0 v9 F" O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。; J) O+ W( v1 ?. e8 K
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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