如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界

最新推荐文章于 2023-08-27 06:38:26 发布
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本文介绍如何使用R语言中的lda函数实现线性判别分析，并求解相应的线性判别边界。通过实例演示了从数据准备到模型训练及边界的绘制过程。
R语言线性判别分析（LDA）：从数据中挖掘潜在结构
DevWizard的博客
08-19 1040
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种常用的统计学习方法，用于在已知类别的情况下对数据进行降维和分类。通过LDA，我们可以将高维数据映射到低维空间，并在已知类别的情况下对数据进行降维和分类。LDA的结果可以通过可视化进行展示，从而更好地理解数据的结构和类别之间的分离程度。LDA的主要目标是通过找到最佳投影方向，将高维数据映射到一维或低维空间中，以最大程度上区分不同类别的样本。执行完LDA后，我们可以打印LDA模型的结果和可视化LDA的投影方向。
R语言之LDA算法应用
追梦恋影的博客
08-03 2万+
在R语言中我们用LDA算法的做预测的时候包，主要的MASS包。在这里我就不对于LDA算法进行详细的描述，只是根据问题的需求用R语言解决问题。我们使用的数据是KKNN包中的自带数据miete数据。主要对于该数据进行划分：1/3为测试数据，2/3为训练数据，通过对于数据的观察，预测测试数据中的nmkat对应的值。 观察数据： library(kknn) data("miete") head(m
R语言——线性判别分析（LDA）
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qq_41969000的博客
01-21 4万+
R语言——线性判别分析* 线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别 。 LDA与方差分析（ANOVA）和回归分析紧...
线性判别分析（LDA)分析及相关R语言code
06-03
详细介绍了线性判别分析及相关的R语言code，课件形式。
可用于 线性判别、聚类分析 的R语言函数总结
LuKenkazia的博客
12-28 6324
对多元正态分布数据进行判别分析和聚类分析的R语言函数总结。包括线性判别、二次判别、系统聚类和k均值聚类。
线性判别分析 Linear Discriminant Analysis | LDA
JasonH2021的博客
06-03 8451
本文主要简单介绍了线性判别分析的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。
Fisher_lda_线性判别分析_
10-02
线性判别分析（LDA）是一种广泛应用的统计学习方法，尤其在机器学习领域中，它主要用于特征降维和分类。LDA的核心思想是通过找到一个低维的线性空间，使得在这个空间中，不同类别的样本能被最大程度地分离，同时同一...
线性判别分析法（LDA）
weixin_45142381的博客
11-08 6819
​ 在主成分分析法（PCA）中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。
Fisher线性判别算法描述
12-20
Fisher线性判别算法（Fisher's Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的数据降维和分类方法，尤其在机器学习和统计学领域中广泛应用。它的主要目标是找到一个线性变换，使得数据在新的坐标系下，各类别的...
基于鸢尾花数据集实现线性判别式多分类
12-21
在LDA中，逻辑斯蒂函数用于将线性判别转换为概率形式，这样可以处理多分类问题。模型的训练过程涉及计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，寻找最优的决策边界。然而，在这个简化的实现中，我们使用了梯度下降优化，而...
LDA-R代码_lda_
10-02
从手机用户评论数据提取中文主题词，LDA模型进行主题分析
R语言jiebaR中文分词并做LDA主题建模
12-03
使用R语言中的jiebaR包，对中文文本进行分词，求词频，做词云图并进行LDA主题建模
R语言LDA对鸾尾花数据分类
12-11
用R语言编写LDA程序对鸾尾花数据集进行分类，鸾尾花数据集为R语言自带数据集，并通过自分类与LDA分类进行对比，做出预测图
R语言LDA线性判别分析
R酷的数据科学笔记
11-22 1757
最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析 (LDA)。它主要用于解决分类问题而不是监督分类问题。它基本上是一种降维技术。使用预测变量的线性组合，LDA 尝试预测给定观察的类别。让我们假设预测变量是 p。让所有的类都有相同的变体（即对于单变量分析，p 的值为 1）或相同的协方差矩阵（即对于多变量分析，p 的值大于 1）。
R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵
statistics+insight+vista+power
12-19 455
R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等）
R语言分类算法之线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)
Claroja
02-14 2万+
1.费希尔(Fisher)判别原理解析 基本思想是”投影”,即高纬度空间的点向低纬度空间投影,从而简化问题的处理.在原坐标系下,空间中的点可能很难被分开,如图8-1,当类别Ⅰ和类别Ⅱ中的样本点都投影至图中的”原坐标轴”后,出现了部分样本点的”影子”重合的情况,这样就无法将分属于这两个类别的样本点区分开来;而如果使用如图8-2中的”投影轴”进行投影,所得到的”影子”就可以被”类别划分线”明显
许多特征。如何在二维散点图中绘制决策边界呢?
java
07-24 1656
在现实生活中和一些高级项目中，都会涉及到许多特征。那么，如何在二维散点图中绘制决策边界呢? 面对这种情况，我认为有多种解决办法： 1.利用随机森林分类器等给特征进行重要性评分，得到2个最重要的特征，然后在散点图上绘制决策边界。 2.主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)等降维技术可用于将N个特征嵌入到2个特征中，从而将N个特征的信息解释或减少为2个特征(n_components = 2...
R 语言中的判别分析：LDA 和 QDA 的介绍与实践
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R 语言提供了多种判别分析的实现，其中包括线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称 LDA）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，简称 QDA）。LDA 是一种经典的判别分析方法，它假设每个类别的数据服从多元正态分布，并且各个类别的协方差矩阵相等。QDA 是判别分析的另一种形式，它与 LDA 的区别在于 QDA 假设各个类别的协方差矩阵不相等，即每个类别的数据都服从不同的多元正态分布。，其中包含了与训练数据相同的类别和样本数量。
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