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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。/ A# y3 C' ^/ ~( d$ E0 c
      L* M2 H& m8 ]# C# r
    + ^/ u; O- c& q6 Q* X: c
    7 `: q& q: ^7 M! u
    ( u, r- F- _; v  }; K; K

    : V7 c% g  {0 b, ^# ^Fisher 线性判别函数
    # l3 L0 ]) n4 T% b0 r& L
    6 h1 `5 W( N! @3 v
    " r* @. G# B+ P9 f- k
    ) ]& [+ h7 J) F) pFisher 判别规则$ V1 Q6 c* a0 T  k0 u
    # n+ X3 H' \  g4 U. }; w

    ! Y' f, b" ^9 m& R; c% G! _, `  c+ k. R3 H/ ~
    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。
      m8 E) e* d, k) _————————————————
    ; {, D- D2 D' S& Q  h" q1 E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。+ i, s. q6 m0 S) N( d$ Q
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
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