LDA 线性判别分析

线性判别分析介绍
最新推荐文章于 2024-09-24 18:31:29 发布
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#LDA #线性判别分析

博客主要提及线性判别分析。线性判别分析是一种重要的数据分析方法，在模式识别、机器学习等领域有广泛应用，可用于数据分类和特征提取等。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】线性判别分析（附MATLAB、python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
06-25 920
线性判别分析是一种很重要的分类算法，同时也是一种降维方法（这个我还没想懂）。和 PCA 一样，LDA 也是通过投影的方式达到去除数据之间冗余的一种算法。如下图所示的 2 类数据，为了正确的分类，我们希望这 2 类数据投影之后，同类的数据尽可能的集中（距离近，有重叠），不同类的数据尽可能的分开（距离远，无重叠），左图的投影不好，因为 2 类数据投影后有重叠，而右图投影之后可以很好地进行分类，因为投影之后的 2 类数据之间几乎没有重叠，只是类内重叠得很厉害，而这正是我们想要的结果。
LDA(线性判别分析(普通法))详解 —— matlab
PY洋洋
03-14 1万+
前言 正题 1.LDA的思想 2. 瑞利商（Rayleigh quotient）与广义瑞利商（genralized Rayleigh quotient） 3. 二类LDA原理 4.多类LDA原理 5.LDA算法流程 二类LDA matlab举例： 1.读取数据集 2.分离数据集 3.求解w 4.输出降维后的数据集
降维算法-LDA线性判别分析实例
WHYbeHERE的博客
07-30 4363
- 线性判别分析LDA的基本概念 - 代码实例：第一部分使用python详细说明了LDA的计算过程； 第二部分记录了如何使用sklearn完成LDA。
LDA线性判别分析案例实战
husky66的博客
12-31 3619
LDA是线性判别分析的简称，该方法是一种线性学习方法，常用于分类。 本文主要思路： 1、二分类LDA原理 2、二分类LDA如何用python实现 3、二分类LDA案例实战 4、多分类LDA原理 5、二分类LDA原理 6、二分类LDA如何用python实现 7、二分类LDA案例实战 1、二分类LDA原理 讲解之前先了解一下向量的知识： 如下图所示设向量AB是单位向量，AC是任意向量，向量AC到向量AB的投影为|AC|cosx=ABAC 如下图所示（该图来源于周志华 机器学习的西瓜书，如有侵权，联系删除），对
LDA-线性判别分析
12-06
将高维的模式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，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，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。 (Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognition and machine learning to find a linear combination of features that characterizes or separates two or more classes of objects or events. The resulting combination may be used as a linear classifier, or, more commonly, for dimensionality reduction before later classification.)
线性判别分析LDA案例学习
weixin_42829461的博客
07-24 728
1、采用西瓜数据集 # 西瓜数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = [[0.697, 0.460, 1], [0.774, 0.376, 1], [0.634, 0.264, 1], [0.608, 0.318, 1], [0.556, 0.215, 1], [0.403, 0.237, 1], [0.481, 0.149,
线性判别分析LDA计算例题详解
Infinity_and_beyond的博客
05-05 3701
线性判别分析的核心思想是：将给定训练集投影到特征空间的一个超平面上，并设法使同类样本投影点尽可能接近，异类样本投影点尽可能远离由于做题时针对的是解题过程，因此原理相关方面省略，具体可参考👉。
LDA线性判别分析.ipynb
03-04
本代码提供了基于python sklearn库的LDA线性判别分析算法： 1.利用伪随机数生成测试数据，无需添加新样本 2.较详细地介绍了库函数各参数的含义
【深度学习】LDA线性判别分析
qq_73301283的博客
07-23 1466
本文章描述了LDA线性判别分析的问题以及解决，主要根据定义，结合类间类内散度矩阵Sb，Sw求得目标函数，转化为广义瑞利商或者最大广义特征值求解，求解办法为拉格朗日乘子法
lda线性判别分析分类_lda_分类器_线性判别分析_
09-30
线性判别分析（LDA，Linear Discriminant Analysis）是一种广泛应用的数据分析方法，主要用于特征降维和分类。在机器学习领域，LDA被用作一种监督学习的分类算法，尤其适用于多分类问题。本篇文章将深入探讨LDA的...
Python28-7.1降维算法之LDA线性判别分析
Argulo的博客
07-03 1106
Wine 数据集中的样本是从意大利某个地区生长的葡萄酿造的葡萄酒中提取的，涉及 13 种化学成分分析。数据集包含 178 个样本，每个样本有 13 个特征。
LDA线性判别分析2分类程序
06-28
LDA线性判别分析2分类程序
线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））
Nie同学的博客
01-09 5383
LDA不同于一些无监督降维方法，如主成分分析（PCA），它充分利用了类别信息，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离，同时保持同一类别内的样本尽量接近。LDA的核心思想是在降维的同时最大化类别之间的差异，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离，同时保持同一类别内的样本尽量接近。在这个过程中，LDA通过解决广义特征值问题，找到了最优的投影方向，从而能够将原始高维数据映射到一个维度更低的空间中，同时保留了最重要的类别间信息。
【机器学习】LDA线性判别分析原理及实例
brucewong0516的博客
12-01 1万+
LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是投影后类内方差最小，类间方差最大。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心。
数据挖掘-基础知识-笔记汇总7：数据预处理-线性判别方法LDA之详细例子
bensonrachel的博客
09-08 508
课程笔记第六篇 本课程笔记的课程来源于清华大学深圳研究生院-袁博老师的《数据挖掘：理论与算法》。视频在学堂在线或者b站都有。 第二章第七节下-LDA（线性判别方法）之详细例子： PCA做法： 使用matlab直接计算即可。 Z矩阵为协方差矩阵，计算方法直接百度，有很多文章都写得很详细。 V矩阵为特征向量矩阵，D对角线为特征值，毫无疑问应该选择特征值最大的那个的对应的特征向量的方向作为投影的线方向。 LDA做法： LDA区分开了两个类别的。 图： LDA选择的方向散度要窄一
线性判别分析-LDA
qq1234534215的博客
07-16 399
线性判别分析LDA同PCA一样，也是一种常用的降维方法，但有所不同的是LDA属于有监督的降维，PCA则属于无监督的降维。本篇文章将从原理推导、python实现以及案例分析三个方面进行讲解。
线性判别分析（LDA）中计算两个类的中心点在投影方向w上的投影示例
彬彬侠的博客
09-24 1043
已知两个类别的均值向量和投影方向（权重向量），计算每个类别在投影方向w上的投影结果
机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原理详解
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机器学习算法与Python学习
12-07 1万+
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在主成分分析（PCA）原理总结（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中对降维算法PCA做了总结。这里就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）做一个总结。
多元高斯分布的MLE、贝叶斯条件概率和线性判别分析LDA的生成方法总结
NockinOnHeavensDoor的博客
06-02 3264
Gaussian model 给出 ddd 维随机向量(pattern) xxx ，即随机变量 {x1,x2,...,xn}{x1,x2,...,xn}\{x_1,x_2,...,x_n\} 其高斯分布表示： q(x;μ,Σ)=1(2π)d2det(Σ)12exp(12(x−μ)TΣ−1(x−μ))(1)(1)q(x;μ,Σ)=1(2π)d2det(Σ)12exp⁡(12(x−μ)TΣ−1(x...
lda线性判别分析
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03-23
### LDA线性判别分析原理 LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和降维。它通过寻找一个线性组合来最大化类别之间的分离度，从而提高数据的可区分性[^1]。 ##...
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