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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。* B5 T0 M% L2 U0 L/ V/ H

    ' y( V6 l+ y- b3 }7 _1 j3 Q9 s9 v5 ?# Q2 E' E% w+ {0 u5 i

    8 g% ]1 c! T$ W/ X2 k : C; d' p" a3 K6 R% e% K) r, B

    5 [, e! ^- J; l! O: JFisher 线性判别函数
    6 ?$ P' @9 p0 g" u% [( Z) L
    9 G* e9 K0 Z8 T& ^$ U# q  o4 T1 g) B
    ! U6 y, T) {) |; R9 W: \
    Fisher 判别规则
    : C, W; m3 \5 I& q
    ' i/ b$ H" o% x  W1 `8 Q2 T. |3 Q2 G! |( i% W! E2 z

    + m$ H2 L7 o( M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。$ p  e( _+ z$ [8 B
    ————————————————5 I( _! T; f* n& C) R1 Z
    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。2 o9 K5 b; @" ?/ t
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054$ W# C$ w. `7 y! }8 T  V) B1 R

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