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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。
    , R4 Y( I# a: V7 @: H* r3 L5 Z6 o: [" x1 {
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    9 }1 y  v/ _! k5 C# M* r5 |

    1 p: V- Z9 K$ C( p5 I0 \8 y$ `, @. S' w" Q0 L3 u2 ?
    Fisher 线性判别函数
    # F: T& S1 P$ o( X) L+ F9 P( }2 I6 \1 r, E
    * y7 D: C9 x! w: L$ K7 ?
    * F: G2 M( C. ^; v+ Y+ |/ O
    Fisher 判别规则: e3 W) e  p! `

    , Y2 h% Y* S; e
    4 i  _! ~( E! R5 @. l0 R9 v7 r: C2 p4 S6 v; G4 K6 W
    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。
    ) _4 J) u" L, {  A————————————————) _( `- ]6 C' c1 V1 t1 h6 n
    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。
    9 e; ^) g' g2 p* x4 Q0 m- \原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
    8 b, }# A6 @7 ~- |! o1 {% X6 V" ]5 p
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