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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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浅夏110 实名认证       

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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。
    & E9 a; Q$ L* q3 H% `5 f1 q( y6 |% D8 w& b

    ; p% c; R' I1 j, ?4 T' I: j: h; ]% a  C/ v1 W( G" @' [

    5 |6 p. \' w1 Y. g  a2 b. ]; G$ M1 r# \0 v
    Fisher 线性判别函数
    ' z. x! a1 m6 m- d1 B) y$ j* r
    6 i  t( ?- p" Q5 r
      N* z7 J, T( b/ C( Y
    ( }* y" p! ?( DFisher 判别规则
    $ l# j+ T- A% [. \5 c" ~. M; P6 o& D8 T6 {5 M% Z. S

    : L1 M5 E9 F  E3 T3 l$ R9 \5 ~0 t9 k4 M  Y
    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。
    & x  A1 i, O* r, R————————————————
    ) g& T8 a4 ]2 R6 g4 |$ T. 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。
    % M$ A" d2 {8 }) l2 G原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/896070545 T/ h: N5 {: c

    ! X) L; ^- G4 ]2 ?4 M# R' S) i' P5 ^  K. I9 d" n
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