判别分析

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

线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种用于分类和降维的技术。

ALGORITHM LOL·2024-09-13 13:20

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

11.4 看不懂就慢慢看啊

反复练习的阿离很笨吧·2024-09-06 11:10

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析

盛寒·2024-08-25 18:11

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02

Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型

xuanEpiphany29·2024-08-24 19:21

多元分析方法

1.判别分析判别分析是一种分类方法，它是根据已掌握的每个类别的若干样本的数据信息，求出判别函数，再根据判别函数判别未知样本点所属的类别1.1距离判别法距离判别法就是建立待判定对象工到Ai的距离d（工，Ai

学习不止，掉发不停·2024-02-20 06:38

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分6.2.3拓展案例1：文档聚类6.2.4拓展案例2：基因表达数据的聚类6.3判别分析

江帅帅·2024-02-12 11:56

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归

亚图跨际·2024-02-12 09:26

数据处理方法—— 7 种数据降维操作！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

基于R语言如何实现偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）？

偏最小二乘法判别分析，即我常说的PLS-DA（PartialLeastSquaresDiscriminantAnalysis），经常被用来处理分类和判别问题。

科研那点事儿·2024-02-09 17:27

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。

Nobitaxi·2024-02-07 19:50

机器学习本科课程实验1 线性模型

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%

11egativ1ty·2024-02-05 08:38

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。

Nie同学·2024-02-04 01:13

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

机器学习：线性判别分析LDA（Python）

一、线性判别分析的定义二、线性判别分析——二分类模型lda2classify.pyimportnumpyasnpclassLDABinaryClassifier:"""线性判别分析二分类模型"""def

捕捉一只Diu·2024-02-03 07:16

Fisher线性判别分析

Fisher线性判别分析原理LDA(LinearDiscriminantAnalysis）是一种经典的线性判别方法，又称Fisher判别分析。

Sanchez·J·2024-01-31 18:39

在线作图丨数据降维方法③——正交偏最小二乘方判别分析（OPLS-DA）

DA是判别分析，PLS-DA用偏最小二乘回归的方法，在对数据“降维”的同时，建立了回归模型，并对回归结果进行判别分析。

维凡生物·2024-01-27 17:34

数学建模学习笔记||绪论

目录比赛时间比赛结果公布时间题目分类奖项设置数学建模论文内容比赛流程建模过程数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类）主成分分析，线性判别分析，保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析

展信佳：）·2024-01-20 00:41

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

分类方法之判别分析

什么是判别分析判别分析是一种统计学方法，用于确定一组变量如何最好地区分或判别两个或多个预定组别的样本。它试图通过最大化组别间的差异和最小化组别内的差异来找到最优的分类函数。

亦旧sea·2024-01-14 06:33

机器学习降维技术全面对比评析

线性判别分析(LDA)有监督的降维：LDA结合了类别信息来找到最好地

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异

Nie同学·2024-01-12 14:00

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

内容：Fisher线性判别分析一.介绍：1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。

别被算法PUA·2024-01-04 14:51

机器学习之特征工程-降维

常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的

城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

数据降维方法介绍（六）

第三种方法：线性鉴别分析方法（LDA）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原理详解【嵌牛导读】线性鉴别分析方法介绍【嵌牛鼻子】线性鉴别分析

科技小白不能再白了·2023-12-27 08:49

机器学习笔记 - 线性判别分析(LDA)的原理和应用

一、LDA简述线性判别分析（LDA）是监督机器学习中用于解决多类分类问题的一种方法。LDA通过数据降维来分离具有多个特征的多个类。这项技术在数据科学中很重要，因为它有助于优化机器学习模型。

坐望云起·2023-12-26 15:32

单组学的多变量分析| 2.稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）

plsda_2.jpg稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）sPLS-DA（SparsePLSdiscriminantanalysis）是PLS-DA的一种特殊情况，同时包含变量选择和分类的过程。

木舟笔记·2023-12-26 15:01

LDA（线性判别分析）

#自己来定义列名feature_dict={i:labelfori,labelinzip(range(4),('sepallengthincm','sepalwidthincm','petallengthincm','petalwidthincm',))}label_dict={i:labelfori,labelinzip(range(1,4),('Setosa','Versicolor','Vi

不做梵高417·2023-12-26 06:36

分类模型

分类模型二分类模型对于二分类模型，介绍逻辑回归(logisticregression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤水果分类例子这个实际上就是一个二分类问题

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2二分类问题原理小结：对于二分类LDA问题，简单点来说，是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析，skip)

讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法（线性回归和逻辑回归和广义线性模型）被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here

shimly123456·2023-12-15 22:06

【机器学习】线性判别分析

一、原理对于LDA如何找到最佳投影线性变换矩阵LDA（LinearDiscriminantAnalysis）和PCA（PrincipalComponentAnalysis）区别二、示例代码2.1自定义实现lda算法对iris数据集进行降维importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisimportmatplotlib.pyplotaspltdef

十年一梦实验室·2023-12-15 12:14

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）基本概念时间判别费歇判别贝叶斯判别习题10.31.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题10.6（1）1.题目要求

zhushatong·2023-12-15 03:00

零LDA（Linear Discriminant Analysis）详解

零LDA（LinearDiscriminantAnalysis）详解零LDA是一种特殊的线性判别分析方法，用于处理具有高维特征但样本数量较少的情况。

h52013141·2023-12-04 08:38

线性判别分析（LDA）原理详解及实现

文章目录线性判别分析（LDA）的实现步骤LDA的基本步骤数学公式类内散度矩阵：示例计算类内散度矩阵为什么用外积代码类间散度矩阵：示例计算类间散度矩阵为什么用外积为什么用样本加权代码矩阵SW−1SBS_W

h52013141·2023-12-04 08:08

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

SPSS判别分析

一、定义判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。

Ihard·2023-12-03 11:50

判别分析例题（多元统计分析期末复习）

例一解：（1）距离判别准则，使用马氏距离来判断，样品到第i个总体的马氏距离为di2(x)={d_i^2}(x)=di2(x)=(x−μi)2σi2(x-{μ_i})²\over{σ_i^2}σi2(x−μi)2分别计算出样品x=2.5到三个总体的距离为：应选择距离最小的，即d32(x){d_3^2}(x)d32(x)，所以按照距离判别准则应把样品归为G3{G_3}G3（2）样品属于总体i的后验概率

倒杯Whisky·2023-12-01 11:03

2023亚太地区数学建模C题思路分析+模型+代码+论文

开赛第一时间更新1.亚太地区数学建模ABC题思路模型：9比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：2023年11月23日开赛3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型3.1分类问题判别分析

C灿灿数模·2023-11-22 14:05

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

吃瓜学习笔记2：第三章线性回归&对数几率回归&线性判别分析

线性回归理解：线性回归就是希望通过数据属性能够预测未来的函数。比如说拥有了购房数量、地段来预测未来的房价。那属性一般用x表示，预测的属性用y表示，y=wx+b,其中w是每个属性的权重，b是偏置，也就是可以修正数据的误差。一般我们的数据集肯定是特别大，属性特别多，为了计算方便，故用矩阵来计算。也叫多元线性回归有了函数，自然也要找到损失函数，在这里，我们尝试均方差作为损失函数损失函数我们的目的是要求出

曼曼668·2023-11-21 12:53

SPASS-聚类和判别分析

聚类与判别分析概述基本概念聚类分析聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类

世润·2023-11-21 07:00

常见机器学习算法简述

LDA（线性判别分析）：核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影，是有监督的线性降维算法，确保样本向量线性映射到低维空间后，同类样本的差异尽可能小，不同类样本间的差异尽可能大。

zerowl·2023-11-20 17:08

2023数维杯国际数学建模竞赛C题思路+代码+模型+论文

优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.C题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3全国大学生数学建模竞赛常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型3.1分类问题判别分析

C灿灿数模·2023-11-17 09:44

2023数维杯国际赛数学建模D题思路模型

数模问题常见模型分类3.1分类问题3.2优化问题详细思路见此名片，开赛第一时间更新1.D题思路模型：比赛开始后，第一时间更新，获取见文末名片2.比赛时间：3常见数模问题常见模型分类优化模型预测模型评价模型3.1分类问题判别分析