【Python机器学习】零基础掌握QuadraticDiscriminantAnalysis判别分析

如何准确地区分不同种类的水果？

在日常生活中，人们经常面临需要区分不同种类物品的情况。以水果店为例，假设有一个水果店主希望通过水果的颜色、大小、重量和甜度等特征来自动区分出苹果、橙子和香蕉。

解决思路：收集一些水果的样本数据，包括颜色、大小、重量和甜度等。使用这些数据来训练一个模型。用该模型来预测新进水果的种类。

颜色	大小	重量	甜度	种类
0.5	0.5	150	7	苹果
0.6	0.6	160	6	苹果
0.4	0.4	140	8	苹果
0.7	0.3	130	5	橙子
0.6	0.2	120	4	橙子
0.7	0.4	135	6	橙子

这样的问题可以通过“二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，简称QDA）”算法来解决。

Quadratic Discriminant Analysis

二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，简称QDA）是一种用于分类的统计方法。与线性判别分析࿰