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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。% z* }- O7 m2 E+ S

    ( e  ~$ x% @! s8 e; Y- R2 _. ^# w7 M( Z7 j
    5 T+ ^$ Y8 j' M8 i4 j

    # k' Y5 |6 H$ \+ |3 T% k- y6 s2 |8 u+ i4 E3 v1 k/ Q
    Fisher 线性判别函数
    & y' N8 g: ^# r6 c$ B; n+ Z" ?; R  |/ p6 G  G- X

    1 D0 [$ x7 b& l8 A0 q
    & U& t' U$ S. r$ }: OFisher 判别规则4 d2 P* g3 X' v& |- ?- M
    % I3 n7 r7 Z8 G; L6 G% k1 W" ^

    * N4 {1 n) h- @- U) \( N* f# ^$ u4 s  t& J& {1 o
    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。/ K, @) z# ~1 g
    ————————————————
    + t6 U+ R2 I% h' w* g: U& y  \: `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。+ {* ~/ b$ r" U1 k9 X5 M  ~& I% K9 ?
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
    ' `$ H4 S6 [) e5 x  Y7 ~
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    * D/ ^, v; P- G+ T/ R1 k# }
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