Kernel Fisher Discriminant Analysis

最新推荐文章于 2024-09-19 22:04:40 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-19 22:04:40 发布 · 680 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #机器学习 #numpy

该文章是作者DeniuHe在优快云博客上分享的手动实现KernelLDA(基于GeneralizedDiscriminantAnalysis)的Python代码。作者提到之前的代码存在问题，且国内网站缺少此类算法的优质代码资源，因此决定自己编写。文中提供了详细的代码实现，包括数据预处理、核函数、特征转换等步骤，并展示了使用该代码将非线性可分数据转换为线性可分的数据示例。
最低0.47元/天 解锁文章
线性判别分析(LDA)原理笔记（KLDA算法待推导）
hxl
09-25 1619
LDA作为分类器 协方差矩阵 LDA作为特征降维工具 LDA降维直观理解 LDA降维公式推导 如何证明协方差矩阵一-定半正定
Fisher's linear discriminant(Linear Discriminant Analysis)
斑驳记忆的专栏
01-21 7563
Fisher's linear discriminant的主要思想是(简单起见这里先讨论分成2类的情况)将高维的数据投影到一维，在这一维上，我们就能轻易得到分类。 以下两幅图分别来自prml 和the elements，我觉得非常好的说明了在分成两类的情况下Fisher's linear discriminant的思想(左图的投影没有右图的好):
Kernel Fisher Discriminant Analysis: 使用多项式核的 Kernel Fisher 判别分析的 Matlab 实现-matlab开发
05-29
要开始查看 example.m 文件
Discriminant analysis
taojiea1014的博客
04-01 426
, you know the identity of each individual (unlike cluster analysis) and you want to know how theexplanatory variables contribute to the correct classification of individuals. The method works by unco...
Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis，FDA）
weixin_43156294的博客
06-04 1676
Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis，FDA）是一种统计分类技术，由罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）在1936年提出。它主要用于模式识别、数据降维和分类问题。Fisher判别分析的基本思想是找到一个线性组合的特征，通过这些特征变换后，不同类别的数据在新的空间中能够尽可能地被区分开。
机器学习-核Fisher LDA算法
weixin_30387799的博客
01-27 1344
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA)的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据非线性的投影到一个特征空间...
机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
07-26 7844
Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）三种中的哪一品种。LDA是一种简单而有效的分类器和降维方法，特别适用于特征维度较低、数据符合高斯分布的问题。
Generalized nonlinear discriminant analysis and its small sample size problems
02-21
GNDA是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）的在线性扩展，而核Fisher判别分析（Kernel Fisher Discriminant Analysis, KFDA）可以视作GNDA的一个特例。 在机器学习和模式识别领域中，特征提取和降维...
邻域线性判别《Neighborhood linear discriminant analysis》
qq_41624864的博客
10-29 965
读线性判别的一篇论文
机器学习002-LDA与KNDA
weixin_30832351的博客
10-07 281
参考：LDA kernel LDA kernel LDA 用到了散度(scatter)的概念，目标是使样本点在高维空间中的投影满足：类内散度最小，类间散度最大。即： \[ J(W^\phi)=argmax_{(W^\phi)}\frac{W^{\phi T} S_b^\phi W^\phi}{W^{\phi T} S_w^\phi W^\phi}\\ \begin{align} 其中，&\...
PCA_ICA_LDA_介绍与比较
04-07
PCA_ICA_LDA_介绍与比较，详细介绍，并进行了比较
Python：Generalized Discriminant Analysis (GDA) 手工代码实现 Kernel LDA
DeniuHe的博客
03-17 766
""" Auther:Deniu He Date:2021-03-16 """ import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel import matplotlib.pyplot as plt from scipy.linalg import block_diag class GDA(): def __init__(self,X,y,g.
关于Kernel的思考
weixin_30240349的博客
05-30 227
学习播客_KLDA（推导得很通俗，下面的推导就是源于此篇博客） 第一部分：按照自己的理解，模仿抄！学习播客来完成一下KLDA的推导。 第二部分：对于Kernel的思考 KLDA：顾名思义，就是把Kernel运用到了LDA上，下面直接推导公式。（原始空间数据$x$，映射之后数据$\phi(x)$） (1)$J(w) = \frac{w^TS_bw}{s^TS_ww}$ ( we will ca...
【降维算法】线性判别分析（LDA）
最新发布
大雨的博客
09-19 2730
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的统计学习方法，主要用于模式识别和机器学习领域。LDA旨在找到一个线性组合，通过这个组合将多维数据投影到低维空间，同时保持类别之间的区分度最大。
Fisher判别：理解数据分类的经典方法
m0_62110645的博客
04-23 6131
在机器学习和统计分类的领域中，Fisher判别（也称为Fisher线性判别分析）是一种非常重要的方法，旨在从数据中提取重要特征，以实现对样本的分类。即Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis, FDA）是一种经典的线性分类方法，用于特征提取和数据降维，特别是在模式识别和机器学习领域中。这种方法由统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔在1936年提出，至今仍广泛应用于各种数据分析任务中。
漫谈机器学习经典算法—特征提取与特征选择
热门推荐
求知若饥，知行合一
10-27 7万+
模式识别 机器学习 特征提取和特征选择
特征提取和特征选择
weixin_30455661的博客
08-27 3957
特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。 区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。 特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征，达到降维。 两者的共同作用： 1 减少数据存储和输入数据带宽； 2...
Fisher linear discriminant analysis总结
weixin_30892889的博客
04-28 347
　　一年前就研究过Fisher线性判别分析，到现在又忘得差不多了，在此特总结一下： 1、线性判别分析是统计学上的一种分析方法，用于在已知的分类之下遇到有新的样本时，选定一个判别标准，以判定如何将新样本放置于哪一个类别之中。主要用于二分类问题，对于多类问题则可以多次运用该方法就可以了； 2、Fisher线性判别分析的主要原理是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w（一维空间）上，使得在该向量上...
Fisher线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）
code_caq的博客
04-16 9667
LDA基本思想： 将高维的样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果。对于两类问题，可以看做把样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。投影方向的确定：投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。比如如下右图就是更好的投影方向~ LDA基本步
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DeniuHe

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值