线性判别分析(LDA)

最新推荐文章于 2024-07-06 18:00:22 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结
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线性判别分析(LDA)是一种监督学习的降维技术，用于最大化类间距离和最小化类内距离。本文介绍了LDA的基本步骤，包括计算类别均值向量、类间散度矩阵(SB)和类内散度矩阵(SW)，并求解特征向量。LDA不仅适用于二分类问题，也可以推广到多分类场景。LDA与PCA的主要区别在于LDA利用了类别信息，是监督方法，而PCA是无监督方法。

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LDA是一种监督学习，通常作为数据预处理阶段的降维技术。监督降维方法！！！

LDA降维的步骤：

  1. 计算每个类别样本的均值向量，所有样本的均值向量
  2. 通过均值向量，计算类间散度矩阵 S B S_B SB​和类内散度矩阵 S W S_W SW​
  3. 对 S W − 1 S B W = λ W S_W^{-1}S_BW=\lambda W SW−1​SB​W=λW进行特征值求解，选择前K个特征向量组成 W W W，其中K最大为N-1(N是类别数)
  4. 新的子空间： Y = X W Y = XW Y=
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线性判别分析LDA详解（分类｜降维算法）
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【自学笔记】线性判别分析LDA
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09-06 983
最后我们来比较一下PCA和LDA的差异，以便针对不同数据选择更好的处理方式。当然，GPT很乐意为此效劳。
我的机器学习/深度学习之路--LDA线性判别分析
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11-29 5400
帮助读者快速应用理解LDA，并提出了一种确定阈值的方法
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 6678
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。
【模式识别与深度学习】线性判别
qq_43162058的博客
06-22 1259
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【机器学习－西瓜书】三、逻辑回归（LR）；线性判别分析（LDA）
人工智能技术学习与分享
08-24 5603
推荐阅读： 逻辑回归(LR)；线性判别分析(LDA)；类别不平衡（class-imbalance） 3.3对数几率回归（logistic regression，逻辑回归） 关键词：逻辑回归，对数几率回归（logistic regression） 这里先说一下逻辑回归，逻辑斯蒂回归，对数几率回归，其实都是说的一个东西，Logistic Regression。 上一小节讲到，线性模型是让f...
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08-26 2万+
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03-17
经典监督式学习降维方法线性判别分析LDA算法的MATLAB代码，具有降维性能好的特点，同时可以用于分类，是一种具有代表性的降维算法
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这是一个基于vc++6.0的简单的均匀性度量法图像分割处理代码，希望对大家有用！
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LDA是脑电信号分析中最常用的分类器之一。中文网站上详细讲该算法的文章不多，也大都没有代码。于是编译了一篇LDA的简单教程。已经征得了原作者授权。转载请勿删改原文信息。
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Infinity_and_beyond的博客
05-05 3385
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1.背景介绍 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)和深度学习(Deep Learning, DL)都是机器学习领域的重要技术，它们各自具有独特的优势和应用场景。线性判别分析是一种统计学方法，用于根据数据的特征来判断数据所属的类别。深度学习则是一种人工智能技术，通过模拟人类大脑的思维过程，实现对大量数据的自动学习和智能化处理。 随着数据规模的增加和计...
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