线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)

最新推荐文章于 2024-09-26 08:51:10 发布
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分类专栏： 机器学习具体算法 经典机器学习算法
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线性判别分析(LDA)是一种有监督的降维方法,与PCA齐名。其核心思想是将两类样本投影到一条直线上,使得投影后的类间散布矩阵与类内散布矩阵的比值最大化。

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线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)

  是一种有监督的降维方法。与PCA齐名。

公式

在这里插入图片描述
  直观理解：将两类样本投影到一条直线上，使得投影后的类间散布矩阵与类内散布矩阵的比值最大。

【人工智能】机器学习：线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)
AI天才研究院
05-05 9201
又称判别分析，是一种线性分类方法。的思想是，给定训练样本集，将所有样本投影到空间中的一个超平面上，使得相同类别的样本的投影点尽可能接近，不同类别的样本的投影点尽可能远离。在对一个新的样本进行分类时，先将其投影到该超平面上，再根据投影点的位置(以及预先设置的阈值)确定该样本的类别。也可以看作是一种监督的线性降维方法。
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） 算法分析与代码
suy的博客
11-03 2122
1． 算法描述 LDA是一种特征降维算法，目前的工作在使用SVM分类的时候，遇到特征维数过大而导致过拟合的问题，所以希望通过LDA算法降低特征维度，解决过拟合的问题。LDA算法的目的是使得样本在投影后的子空间中保持最大的类间距离和最小的类内距离。 2． 公式推导 首先计算类内样本均值和类间样本均值： 然后得到类间离散度矩阵和类内离散度矩阵： 通过fisher线性
线性判别分析 Linear Discriminant Analysis | LDA
JasonH2021的博客
06-03 8336
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。
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 7278
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。
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。
线性判别分析 LDA（Linear Discriminant Analysis）
JiangMengYa
10-09 2110
线性判别分析 LDA，数学基础、及代码实现
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)MATLAB实现
11-05
线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的统计方法，常用于特征降维和分类问题。在机器学习领域，LDA通过最大化类间距离与类内距离的比值，来寻找能够最好区分不同类别的新特征空间。MATLAB...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis， LDA）1
08-03
线性判别分析（LDA）是一种监督学习的降维技术，主要应用于分类问题，尤其在高维数据处理中起到关键作用。与无监督的主成分分析（PCA）不同，LDA利用样本的类别信息来指导降维过程，旨在最大化类别间的方差，同时...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA) 简单分析
sinat_22510827的博客
10-07 2758
LDA全称Linear Discriminant Analysis，类似PCA，是一种降维方法，但是其目标不同于PCA保留最多的数据点信息，而是尽可能使得不同类别样本间的距离大，同类别的样本间距离小。 首先介绍一下LDA到底是什么？LDA是一种降维的方法，一提到降维，大家应该很熟悉PCA。那么PCA和LDA的区别是什么呢？我们简单的理解可以理解为PCA是获取那些数据能量集中的子空间，用《模式分类》中的例子：手写字母识别中，Q和O利用PCA能够发现两个字母的相似之处，却很可能把区分字母Q和O的那撇特征去掉。
python 实现linear discriminant analysis线性判别分析算法
luthane的博客
09-26 869
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种用于降维和分类的监督学习算法。它通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最佳投影方向，使得不同类别的数据在新的空间中尽可能分开，同一类别的数据尽可能靠近。LDA的基本思想LDA的基本思想是将多维数据映射到低维空间，同时保留数据之间的类别差异。具体来说，LDA通过计算类内散度矩阵（描述同一类别内部数据的分布情况）和类间散度矩阵（描述不同类别之间的差异），然后求解这两个矩阵的广义特征值问题，找到最佳的投影方向。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析
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04-06 14万+
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
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 学习笔记 + matlab实现
小鹅鹅的博客
12-09 1万+
综述线性判别分析 (LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。LDA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征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新
Linear Discriminant Analysis(LDA)
MOON
03-12 8167
好久没有整理最近的一些算法了，今天趁着跑数据的过程整理一下LDA算法。该算法在很多地方都有使用：语音识别，说话人识别等等，那么今天在这里就为大家详细介绍一下，最终把matlab代码放在我的git上，有兴趣的可以去看一下，好了不多说，直接进入主题。 首先介绍一下LDA到底是什么？LDA是一种降维的方法，一提到降维，大家应该很熟悉PCA。那么PCA和LDA的区别是什么呢？我们简单的理解可以理解...
线性判别分析(LDA)和python实现（多分类问题）
机器学习笔记
04-12 2万+
上一篇写过线性判别分析处理二分类问题https://blog.youkuaiyun.com/z962013489/article/details/79871789，当使用LDA处理多分类问题时，通常是作为一个降维工具来使用的。若我们有一个D维的样本集，该样本集包含C个类别共n个样本，希望将D维降维成K维。之前在二分类问题中，我们定义的类间散度矩阵为：Sb=(μ1−μ2)(μ1−μ2)TSb=(μ1−μ2)(μ...
分类算法----线性判别分析（LDA）原理和推导过程学习笔记
机器学习、数据挖掘
05-02 1万+
线性判别分析用到方差分析和拉个朗日的相关知识，在介绍线性判别分析之前，先介绍方差分析和拉格朗日的相关知识，然后介绍线性判别分析（LDA的推导过程）、最后利用马氏距离计算样本与两类的距离，对数据进行分类 1方差分析 2 拉个朗日法 3 线性判别分析（LDA）的推导过程 假设有两类数据红色和蓝色，我们想通过线性判别分析对这两类数据进行分类。图1可以看到没有很好的把数据分开，而图二可...
Fisher线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）
code_caq的博客
04-16 9618
LDA基本思想： 将高维的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征空间维数的效果。对于两类问题，可以看做把样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。投影方向的确定：投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。比如如下右图就是更好的投影方向~ LDA基本步
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)
图像研究猿的专栏
04-08 7265
线性判别式分析，又称为Fisher线性判别。
LDA（线性判别分析，Linear Discriminant Analysis）
zhfplay的博客
02-08 2172
读完周志华教授的《机器学习》中的线性判别分析章节，他从LDA实现的效果角度对其进行了推导：类间间距要尽可能大，类内间距尽可能小的基本思想通过拉格朗日乘子法可以简单解出想要的结果。但是在章节的最后，教授提到：LDA可以从贝叶斯决策理论的角度来阐释，并可证明，当两类数据同先验、满足高斯分布且协方差相等时，LDA可达到最优分类。 今天，我们从贝叶斯理论的角度来阐释一回神奇的LDA. 贝叶斯定理 我们先...
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）如何确定降维的维度
最新发布
08-03
首先，用户的问题是：“我想了解线性判别分析（LDA）如何确定降维后的维度 请问线性判别分析 LDA 如何选择降维后的特征维度”。这是在问LDA降维时如何选择降维后的维度。 我需要基于系统级指令来构建回答： - 所有...
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