fisher criterion

最新推荐文章于 2023-10-25 14:38:20 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/5397856.html
本文提供了一个链接，指向一个关于基因表达数据的资源页面。该页面位于加州大学圣克鲁兹分校的计算生物学网站上。

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Fisher 准则分类
weixin_47151388的博客
04-18 1510
Fisher准则，即Fisher判别准则（Fisher Discriminant Criterion），是统计学和机器学习中常用的一种分类方法，由统计学家罗纳德·费师（Ronald Fisher）在1936年提出。它的主要目的是找到一个特定的方向，通过将数据投影到这个方向上，使得不同类别的数据在这个新的维度上能够实现最好的分类效果。最大化不同类别数据的均值之间的距离。同时最小化每个类别内部数据的方差。
Fisher 线性分类器（1）----Fisher准则函数
8D Spaces
06-28 1万+
Fisher 线性分类器由R.A.Fisher在1936年提出，至今都有很大的研究意义，下面介绍Fisher分类器的Fisher准则函数  Fisher准则函数 在模式识别的分类算法中，大概可以分为两类，一种是基于贝叶斯理论的分类器，该类型分类器也称为参数判别方法，根据是基于贝叶斯理论的分类器必须根据所提供的样本数据求出先验概率和类概率密度函数的类型和参数；另一种是非参数判别方法，它
fisher准则
weixin_44943389的博客
10-25 462
费舍尔准则（Fisher’s Criterion）是一种用于特征选择的统计学准则，旨在通过最大化类别之间的方差相对于类别内的方差来选择最佳的特征子集。在特征选择过程中，我们希望选择能够使费舍尔准则取得最大值的特征子集，因为这意味着该特征子集在区分不同类别方面具有更强的能力。其中，类别间方差是指不同类别的均值之间的差异，而类别内方差是指每个类别内部的数据点的方差。计算类别间方差，即不同类别的均值之间的差异的平方和。计算类别内方差，即每个类别内部的数据点的方差之和。选择具有最大费舍尔准则值的特征子集。
Fisher准则
weixin_44943389的博客
10-24 1704
Fisher准则，也称为Fisher判别准则（Fisher’s discriminant criterion），是一种经典的线性判别分析（LDA）方法，它被用于将数据投影到一个低维度的子空间中，以便在此子空间中更好地区分不同类别的样本。Fisher准则的目标是最大化类间离散度（between-class scatter）与最小化类内离散度（within-class scatter）之比。
LDA （Linear Discriminate Analysis）Fisher Criteria
GoodShot的专栏
05-19 2078
之前说到的PCA，它主要的目的是寻找数据variance变化最大的轴。通过删去数据中variance变化不大的轴来压缩数据的维数。PCA没有办法很好的解决数据分类的问题（classification）。LDA or Fisher Discriminate Analysis 是一种用于分类数据的分析方法。他的目的是寻找到一条直线，当把所有数据点投影到直线上之后，尽可能的分开不同类别的训练数据。很容易...
Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）
qq_35608277的博客
07-02 1万+
Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）其思想是:投影，使多维问题转化为低维问题来进行处理。选择一个适当的投影轴，使所用的样本点都投影到这个轴上得到投影值，使得同一类样本所形成的投影值的距离尽量的小，而不同类之间的投影值距离尽可能大。 ref https://blog.csdn.net/qq_31076269/article/details/50929...
fisher.rar_fisher_fisher criterion _fisher 类内类间_fisher准则例题_intra
07-15
《基于Fisher准则的分类分析》 在统计学和机器学习领域，Fisher准则，也称为Fisher判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称LDA），是一种常用的数据降维和分类方法。Fisher准则的核心思想是寻找能够...
A heuristic kernel combination approach based on kernel Fisher criterion
02-10
本篇论文提出了一种基于核Fisher准则（Kernel Fisher Criterion, KFC）的启发式核组合方法，该方法旨在通过学习不同核函数的组合以更好地匹配底层问题。在机器学习和数据挖掘领域，核方法通过将数据点映射到特征空间...
Ground penetrating radar target recognition method for deep neural network based on Fisher criterion
02-09
### 地下穿透雷达目标识别方法：基于Fisher准则的深度神经网络 #### 概述 本文介绍了一种结合Fisher准则与深度神经网络（DNN）的地表穿透雷达（GPR）地下目标识别方法。该方法首先对GPR回波信号进行预处理，包括...
A Kernel Optimization Method Based on the Localized Kernel Fisher Criterion.pdf
08-02
本文介绍了一种基于局部化核费舍尔准则（Localized Kernel Fisher Criterion, LKFC）的核优化方法，旨在解决传统核方法中核函数选择的问题。在支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等基于核的方法中，核函数的...
Benchmarking for steganography by kernel Fisher discriminant criterion
02-09
2. 核Fisher判别准则(kernel Fisher discriminant criterion, KFDC)：KFDC是统计学习和模式识别中的一个概念，它利用核技巧将数据映射到更高维的空间中，以此来提升分类器的性能。在这里，KFDC被用于隐写算法的评估...
LDA 两类Fisher线性判别分析及python实现
u012005313的专栏
03-19 2万+
参考：《模式识别》(第三版)第4.3章－Fisher线性判别分析 机器学习中的数学(4)－线性判别分析(LDA)，主成分分析(PCA)：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 线性判别分析LDA：http://www.cnblogs.com/zhangchao
Fisher's Linear Discriminant（LDA) 线性判别模型（2类）
xyxc202的博客
03-22 2717
Fisher’s Linear Discriminant（LDA) 线性判别模型 ​ LDA（Linear Discriminant Analysis线，性判别分析），是一种supervised learning，是由Fisher在1936年提出的。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术，其目标是将数据投影到低维空间来避免维度灾难（curse of dimensionality）引起的过拟合，同...
PCA方法与Fisher准则
alexmiaomiao的博客
03-12 3459
PCA方法是一种简单的线性降维（特征提取）方法，这里不讨论其数学推导。基本步骤如下： 1）计算样本集合X（D维）的均值矢量mu和协方差矩阵sigma； 2）计算sigma的特征值和特征矢量，按特征值降序排列； 3）选择前d个特征矢量构成矩阵E； 4）D维的矢量x可以转换为d维的矢量x’：x’ = ET（x - mu）。 PCA方法等价于在原特征空间里建立了一个新坐标系，该坐标系的
机器学习笔记之（4）——Fisher分类器（线性判别分析，LDA）
热门推荐
gwpscut的博客
05-22 5万+
本博文为Fisher分类器的学习笔记~本博文主要参考书籍为：《Python大战机器学习》Fisher分类器也叫Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant），或称为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）。线性模型对于给定样本，其中为样本的第n种特征。线性模型的形式为：其中，为每个特征对应的权重生成的权重向量。其实这个线性模型也...
（二）Linear Discriminant Analysis - Part II
MyProgramingLife的专栏
12-20 1434
（一）正则化的引入（Regularized LDA） 在利用线性判别分析进行分类时，在进行协方差估计是得到    ，这个协方差的估计是一个有偏估计（biased estimates）。 因为其协方差是 正定的， 因此可以进行特征值分解 图片2，  其逆相应为：    我们利用协方差矩阵的逆，来进行分类判别，得到其判别得分函数为 可以看到，判别得分对于很小的特征值
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析
脚踏实地
06-13 1918
LDA算法入门 一． LDA算法概述： 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)，也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是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
Fisher线性判别分析
Qer的博客
05-29 9810
本文参考《模式识别》 张学工 以二分类介绍 fisher线性判别：把所有样本都投影到一个方向，然后在这个一维空间中确定一个分类阈值，而fisher要找的就是这个投影方向。 衡量投影方向的标准：选择投影方向，使投影后两类相邻尽可能远，同时每一类内部的样本又尽可能近。 算法推导 训练样本为{x1,x2,...,xN}\{x_1,x_2,...,x_N\}每一个样本是一个d维向量，即xi∈Rdx
FLDFisher’s Criterion
最新发布
03-19
### Fisher's Criterion 的基本概念 Fisher's Criterion 是一种用于特征选择和降维的技术，在机器学习和数据分析领域具有重要意义。它通过衡量类间分离性和类内紧凑性来评估特征的有效性。具体来说，Fisher's Criterion 基于两个主要目标：最大化不同类别之间的距离（类间差异），并最小化同一类别内部的距离（类内差异）。这种方法的核心在于找到能够使这两个目标达到最优平衡的方向。 在实际应用中，Fisher's Criterion 被广泛应用于线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）算法中。LDA 使用 Fisher's Criterion 来寻找投影方向，使得数据在低维空间中的分布更加易于分类[^1]。 ### 数学表达形式 假设我们有两个类别 \( C_1 \) 和 \( C_2 \)，分别表示两类数据点集合，则 Fisher's Criterion 可以定义为： \[ J(w) = \frac{(m_{w1} - m_{w2})^2}{s_{w1}^2 + s_{w2}^2} \] 其中： - \( w \) 表示投影向量； - \( m_{wi} \) 表示第 i 类数据在投影后的均值； - \( s_{wi}^2 \) 表示第 i 类数据在投影后的方差。 该公式的分子部分代表类间的分离度，分母则反映了类内的紧密程度。优化的目标是找到最佳的投影向量 \( w \)，从而最大化上述准则函数 \( J(w) \)[^4]。 ### 实现方法 以下是基于 Python 的简单实现代码，展示如何利用 Fisher's Criterion 进行二分类问题的数据投影： ```python import numpy as np def fisher_criterion(X, y): classes = np.unique(y) if len(classes) != 2: raise ValueError("This implementation is only suitable for binary classification.") X_class_0 = X[y == classes[0]] X_class_1 = X[y == classes[1]] mean_0 = np.mean(X_class_0, axis=0) mean_1 = np.mean(X_class_1, axis=0) scatter_within_0 = np.dot((X_class_0 - mean_0).T, (X_class_0 - mean_0)) scatter_within_1 = np.dot((X_class_1 - mean_1).T, (X_class_1 - mean_1)) Sw = scatter_within_0 + scatter_within_1 w = np.linalg.inv(Sw).dot(mean_1 - mean_0) return w # Example usage if __name__ == "__main__": from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42) projection_vector = fisher_criterion(X, y) print(f"Projection vector: {projection_vector}") ``` 此代码实现了 Fisher's Criterion 的计算过程，并返回了一个投影向量 \( w \)，可以用来将高维数据映射到一维空间以便后续处理[^3]。 ### 局限性与改进 尽管 Fisher's Criterion 提供了一种有效的降维方式，但它也存在一些局限性。例如，当类别数量超过两时，传统的 Fisher 方法可能不再适用；此时通常会扩展至多类情况下的广义版本——即 Linear Discriminant Analysis (LDA)[^2]。另外需要注意的是，如果训练样本不足或者分布不均匀，可能会导致估计偏差，影响最终效果。
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