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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。
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    4 E* c" e! E. N8 x
    / O$ ^7 V* l" N( J8 F, @9 s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。
    # a4 J2 p5 w: Y————————————————. u( k+ Z& X9 i$ G& q" E$ ~6 _
    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。" s- J, v4 P( v7 v% H# E. w3 P; x& J
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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