本文介绍了线性判别分析（LDA）及其变种算法 Fisher 判别分析（FDA）、正则化判别分析（RDA）和二次判别分析（QDA），并提供了 Python 实现代码。LDA 旨在最大化类别间距离，最小化类别内距离，其他算法则在 LDA 基础上进行改进，如 FDA 的不同投影方式，RDA 的正则化处理，QDA 的二次形式。
线性判别分析与其变种算法在 Python 中的实现
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种常用的分类算法，可应用于数据降维和模式识别等领域。除了 LDA 外，还有许多相关算法，如 Fisher 判别分析（Fisher Discriminant Analysis，FDA）、正则化判别分析（Regularized Discriminant Analysis，RDA）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，QDA）等。本文将对 LDA 及其相关算法进行讲解，并提供 Python 实现代码。
首先，我们来看 LDA 的基本原理，它是一种经典的线性分类算法。LDA 的主要思想是使不同类别之间的距离尽可能大，同一类别内部的距离尽可能小。具体来说，我们需要计算两个矩阵：类内散度矩阵 S W S_W
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
