LDA(线性判别分析)

最新推荐文章于 2025-06-20 02:12:56 发布
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【深度学习】LDA线性判别分析
qq_73301283的博客
07-23 1394
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
Python28-7.1降维算法之LDA线性判别分析
Argulo的博客
07-03 1031
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。
机器学习（七）：线性判别分析（LDA)
全栈川川
08-03 8045
机器学习中的线性判别(LDA)的原理以及实现案例
【AI深究】线性判别分析（LDA）全网最详细全流程详解与案例（附大量Python代码演示）|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|LDA与PCA的区别、实际业务中应用、正则化与扩展、多类别决策边界
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-20 1010
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解线性判别分析（LDA, Linear Discriminant Analysis）的原理、数学推导、案例流程、代码实现和工程建议。内容详细分步，适合新手和进阶者理解与实操。 详细内容涵盖：数学原理、案例流程、代码演示及结果解读，LDA与PCA的区别、实际业务中应用、正则化与扩展、多类别决策边界以及优缺点和工程建议都会覆盖到！ 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
机器学习笔记——LDA线性判别分析
andrew_1219的博客
03-25 2630
本文主要讲述了LDA算法的推导，以及展示了LDA算法的代码实现和应用。LDA可以对有标签的二分类、多分类任务的数据作压缩
线性判别分析(LDA)详解
热门推荐
tt丫的博客
05-14 2万+
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、LDA简介 二、数学原理（以二分类为例子） 1、设定 2、每一类的均值和方差 3、目标函数 4、目标函数的求解 三、多分类LDA 四、LDA用途与优缺点 1、用途 2、优点 3、缺点 五、LDA的python应用 1、调用函数LinearDiscriminantAnalysis 2、常用参数意义 3、常用返回值 4、利用LDA进行二分类实例 5、利用LDA进
线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））
Nie同学的博客
01-09 5062
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。
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
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...
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
LDA（线性判别分析）--基础降维算法
m0_74194861的博客
07-12 4102
关于LDA的个人·全部总结
【知识分享】线性判别分析（LDA）
FETS_ming的博客
05-12 1347
本身线性判别分析是包含在西瓜书第三章的，这一章主讲的是线性模型 在问题开始之前先要搞清楚几个问题，什么是线性模型，线性模型是干什么的，什么是线性判别分析，线性判别分析又是干什么的。 先理解一句话： LDA是监督学习的降维技术。 监督学习和无监督学习： 输入的训练数据都有标签，则为有监督学习 如果数据没有标签，则是无监督学习，也即聚类（clustering） 降维技术： 降低数据的维数，将原始高维特征空间中的点向一个低维空间投影，新的空间维度低于原始特征空间，所以维数减少了 降维在一定的信息损
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
机器学习算法（四）：线性判别分析（LDA）
weixin_39910711的博客
09-01 1万+
目录 1LDA概念 2 二分类求解w 2.1 解一 2.2解二 3多类LDA原理 4LDA算法流程 5LDA算法小结 1LDA概念 线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM。 LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning监督学习。 LDA的原理是，将带上...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）
SongGu1996的博客
07-23 1万+
基础不牢，地动山摇。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性学习方法，它既可以用于分类问题，也可以用于有监督的特征降维。它的思想非常朴素：给定训练样本，设法将样本特征投影到一个向量上，并且希望同类样本的投影点越近越好，异类样本的投影点越远越好。在对新样本进行分类时，照样将新样本的特征投影到这个向量上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。...
线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
m0_60388871的博客
09-13 1217
LDA的目标是投影数据，使得同一类别的样本在投影后尽可能接近，而不同类别的样本尽可能分开。它通过分析数据的类内和类间散布来实现这一目标，是一种有效的线性分类和降维工具。线性判别分析通过最大化类间散度和最小化类内散度使不同类别的数据在低维空间中能够更好地分开，是一种经典的降维和分类方法。它所依赖的数学基础是关于矩阵的散布度量以及特征值问题的求解。LDA 试图在保留数据集的判别信息的同时减少数据的维度。最大化类间方差（Between-class variance）：使不同类之间的中心距离尽可能大。
线性判别分析（LDA）
深度学习客
03-30 2371
它的目的是在给定一组带有标签的数据的情况下，找到一个线性变换，将数据投影到一个低维空间中，使得不同类别的数据点在该低维空间中能够更加容易地区分开来。简而言之，LDA 的目的是将高维数据投影到低维空间中，同时最大化类别之间的差异性，最小化类别内部的差异性。LDA 的基本思想是，将数据在低维空间中找到一个合适的投影方向，使得类别之间的距离最大化，同时类别内部的距离最小化。首先，假设有 N 个样本，每个样本有 p 个特征，数据矩阵为 X_{N\times p}，其中 X_i 表示第 i 个样本的特征向量。
LDA线性判别分析器在电影分类中的应用
资源摘要信息:"LDA线性判别分析分类器是一种常用的监督学习方法，用于二分类或多分类问题。它通过寻找最优的方向，将数据投影到较低维的空间中，使得同类数据在投影后的空间中尽可能靠近，而不同类数据则尽可能分开...
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