sklearn-1.2.线性和二次判别分析
1.2.线性和二次辨别分析
线性辨别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次辨别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis）是两个经典的分类器，正如它们名字描述的那样，分别是一个线性和一个二次决策表面。
这些分类器是很吸引人的，因为它们可以很容易的计算在封闭式情况下的解决方案，本质上是多类的，已证明在实践环境下性能良好，并且没有超参数需要调整。
该图显示了线性辨别分析和二次辨别分析的决策边界。最后一行表明线性辨别只能学习线性边界，而二次辨别分析可以学习二次边界因此更加的灵活。
例子
具有协方差椭球的线性和二次辨别分析：合成数据上LDA和QDA的比较。
这个例子绘制了LDA和QDA学习的每一个类和决策边界的协方差椭球。椭球显示每一个班级的双重标准偏差。对于LDA
,所有类别的标准差是相同的，而每一个类别与QDA也有其自己的标准差。
（最后我突然发现sklearn有中文文档----------------------》http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/index.html）