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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。. T2 }& P2 r0 H5 n! C

    ! ]% C2 G# t3 Q; i4 q
    : \3 ]) W6 @3 O* r. X+ W1 v3 S' V- ~* t
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    Fisher 线性判别函数) }3 P* C: F$ r& P
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    0 ^& w0 I5 Z1 t) G5 U

    ! p% B6 j' w, a0 s& x- bFisher 判别规则+ U0 E( V+ @2 D- G2 F! n

    % R3 c2 C+ }7 ?: d( w& f3 D) L1 G# u2 X, V

    " G- y% s* _+ y6 f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。
    1 H4 e' n5 y3 Y% A# Z————————————————
    ( G: o4 ?; K7 p+ x6 f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。
    ; E) y/ l* o5 B原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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