判别分析

数据分析技术：神经网络算法；源于人的思维结构的数据分析算法

同时也介绍了决策树分析与其它分类和判别分析方法（逻辑回归、判别分析、聚类分析等）的区别和联系，大家可以点击下方文章链接进行回顾：数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型SPSS分析技术：决策树分析；银行如何判断申请贷款者的还款能
SPSS生活统计学·2017-10-30 00:00

浅谈人工智能产品设计——LDA主题模型

一、LDA模型简介LDA是LatentDirichletAllocation（潜在狄利克雷分配模型）的缩写，也是线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis）的简写。
跹尘·2017-10-26 20:50

SPSS分析技术：决策树分析；银行如何判断申请贷款者的还款能力？

基础准备上一篇文章介绍了决策树分析的基本理论，以及它与聚类分析、判别分析、逻辑回归分析等分类和判别方法的区别与联系，大家可以点击下方文章链接回顾：数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型决策树模型通过上篇文章可以知道
SPSS生活统计学·2017-10-25 00:00

SPSS分析技术：决策树分析；银行如何判断申请贷款者的还款能力？

基础准备上一篇文章介绍了决策树分析的基本理论，以及它与聚类分析、判别分析、逻辑回归分析等分类和判别方法的区别与联系，大家可以点击下方文章链接回顾：数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型决策树模型通过上篇文章可以知道
SPSS生活统计学·2017-10-25 00:00

数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型

数据分析技术：判别分析；数据分析技术：Logistic回归分析原理；好不好看疗效，两种治疗方法的效果比较！
SPSS生活统计学·2017-10-23 00:00

数据分析技术：决策树分析；机器学习入门模型

数据分析技术：判别分析；数据分析技术：Logistic回归分析原理；好不好看疗效，两种治疗方法的效果比较！
SPSS生活统计学·2017-10-23 00:00

python之实战----线性判别分析（LDA）战iris

LDA预测#-*-coding:utf-8-*-importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasets,discriminant_analysisdeflaod_data():iris=datasets.load_iri
Gunther17·2017-10-21 21:03

机器学习——特征工程之线性判别分析LDA

一、前言1、线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典线性学习算法，也是一种监督学习的降维技术。2、基本思想：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的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，
羽落黎纹·2017-10-11 23:26

西瓜书《机器学习》课后答案——Chapter3_3.5

编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0alpha上的结果。"""
Vic时代·2017-09-15 00:00

三种常用降维方法的思想总结

一.判别分析降维LDA降维和PCA的不同是LDA是有监督的降维，其原理是将特征映射到低维上，原始数据的类别也能清晰的反应在低维的数据上，也就是低维的数据也可以用来判别分类。
wlj1107·2017-09-14 20:00

应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析

本篇是第十一章，内容是判别分析。这篇博客的完整内容包含各类数学表达。可以见我CSDN和hexo搭的个人博客。
G小调的Qing歌·2017-09-11 22:28

应用统计学与R语言实现学习笔记（十一）——判别分析

本篇是第十一章，内容是判别分析。
胖胖雕·2017-09-11 21:46

机器学习教程 之 线性模型：线性回归、对数几率回归、线性判别分析

常用的三个线性模型的原理及python实现——线性回归（LinearRegression）、对数几率回归（LogosticRegression）、线性判别分析（LinearDiscriminant）。
Liangjun_Feng·2017-08-31 22:20

[cvpr2017]Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation

线性判别分析线性判别分析LDA原理总结三个散度矩阵：LDA上的三个散度矩阵introduction作者提出了一个称为JointGeometricalandStatisticalAlignment(JGSA
MataFela·2017-08-30 19:02

[cvpr2017]Joint Geometrical and Statistical Alignment for Visual Domain Adaptation

线性判别分析线性判别分析LDA原理总结三个散度矩阵：LDA上的三个散度矩阵introduction作者提出了一个称为JointGeometricalandStatisticalAlignment(JGSA
MataFela·2017-08-30 19:02

PCA降维——主成分分析(principal component analysis,PCA)与LDA（线性判别分析）

LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。LDA摘要：主成分分析(principalcompo
ali_dongdong·2017-07-31 10:58

线性判别分析简明入门教程

原文：http://sebastianraschka.com/Articles/2014_python_lda.html编译：AsherLi注1：文中出现了线性代数术语“eigenvalue”“eigenvector”，中文教材对应有“特征值”“本征值”两种常见译法。为了与“feature”相区分，本文使用“本征”翻译。注2：文中提到“k×d-维本征向量矩阵”，原文写作“k×d-dimension
asher_lithium·2017-07-29 11:31

Excel做分析-聚类分析

样品聚类是判别分析之前的必须工作，根据样品聚类的结果进行判断分析，
三只产品数据汪·2017-07-26 14:33

机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第六周）

线性判别分析LDA的思想先给定一个数据集具体定义如下当满足思想的时候，
DLNU-linglian·2017-07-21 14:12

机器学习-学习笔记 神经网络

线性判别分析LDA的思想先给定一个数据集具体定义如下当满足思想的时候，
DLNU-linglian·2017-07-20 22:33

线性判别分析LDA的多个python实现

楼主实现：#实现线性判别分析算法#二类n维降至一维#传入的data,target都是array,target分别是0和1deflda(data,target):target=target.flatten
Jiede1·2017-06-19 22:59

机器学习（周志华）读书笔记-（三）线性模型

几种经典的线性模型（线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习）1、线性回归：根据已有的数据确定一个函数然后预测，怎样衡量函数的准确度呢，均方误差是常用的，几何意义
刀客123·2017-06-07 16:38

Fisher线性判别分析

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}每一个样本是一个d维向量，即xi∈Rd,其中第一类的样本样本为{x11,x12,...,x1N1}
Qer_·2017-05-29 23:57

数据分析学习笔记

用图表展现分析结果->撰写分析报告2.分析方法：基本:对比分析法，分组分析法，交叉分析法，结构分析法，漏斗图分析法，综合评价分析法，因素分析法，矩阵关联分析法高级：相关分析法，回归分析法，聚类分析法，判别分析法
ly722·2017-05-27 15:03

人脸识别主要算法原理

基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。3
算法学习者·2017-05-25 19:18

基于正则化的特征选择

1、特征选择简述降维，有时也可称为子空间学习，可以大致分为特征选择(featureselection)和特征提取(featureextraction)两大类，我们常说的主成分分析(PCA)、线性判别分析
Bear_Kai·2017-05-08 16:28

基于正则化的特征选择

1、特征选择简述降维，有时也可称为子空间学习，可以大致分为特征选择(featureselection)和特征提取(featureextraction)两大类，我们常说的主成分分析(PCA)、线性判别分析
Bear_Kai·2017-05-08 16:28

fisher判别分析原理+python实现

参考资料：周志华老师的《机器学习》http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90判别分析是一种经典的现行分析方法，其利用已知类别的样本建立判别模型
PJZero·2017-05-03 20:41

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

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基本步骤（二
code_caq·2017-04-16 11:58

机器学习 —— 基础整理（四）特征提取之线性方法：主成分分析PCA、独立成分分析ICA、线性判别分析LDA

本文简单整理了以下内容：（一）维数灾难（二）特征提取——线性方法1.主成分分析PCA2.独立成分分析ICA3.线性判别分析LDA（一）维数灾难（Curseofdimensionality）维数灾难就是说当样本的维数增加时
Determined22·2017-04-13 16:00

人脸识别经典算法：Fisherface（LDA）

Fisherface所基于的LDA（LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析）理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法，LDA和PCA
家在北方·2017-03-26 19:42

周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.5 - 编程实现线性判别分析

环境搭建可参考数据挖掘入门：Python开发环境搭建（eclipse-pydev模式）.相关答案和源代码托管在我的Github上：PnYuan/Machine-Learning_ZhouZhihua.3.5编程实现线性判别分析
Snoopy_Yuan·2017-03-21 00:00

[机器学习库]机器学习库Sklearn详解

原文:http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression章节1.广义线性模型2.线性与二次判别分析3
BaiHuaXiu123·2017-03-16 17:00

LDA人脸识别详细解读

上一篇博客里写到，希望自己能够早点抽出时间，总结出LDA(线性判别分析)在人脸识别上的应用，看来我是食言了。
Mr_GongF·2017-03-12 20:29

机器学习(周志华) 习题3.5 个人笔记

3.5编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0a上的结果。
qilixuening·2017-03-12 10:46

机器学习算法简称汇总

logisticregression（逻辑回归）LWLR：LocallyWeightedLinearRegression（局部加权线性回归）LDA：lineardiscriminativeanalysis（线性判别分析
songjinbo3·2017-03-12 00:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）及Demo

转载来源:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024389.html1.问题之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。比如回到上次提出的文档中含有“le
Hit_HSW·2017-03-05 14:37

SAS 判别分析

分三个数据集:1.DATAXDT;INPUTcx1-x5@@;CARDS;18.11251.0113.235.467.3119.36185.399.025.665.9919.85249.5815.616.066.1112.55137.139.216.114.3516.01231.3414.275.218.7919.64231.3813.034.868.5314.11260.2514.725.361
Tiaaaaa·2017-02-28 18:36

R语言判别分析

部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》本文中分三个方法介绍判别分析，Bayes判别，距离判别，Fisher判别。
Tiaaaaa·2017-02-27 17:54

R语言 判别分析小结

判别分析（discriminantanalysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。
Sevan_Li·2017-02-18 14:35

聚类分析

聚类分析（ClusterAnalysis）一、聚类分析与判别分析•判别分析：已知分类情况，将未知个体归入正确类别•聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类二、Q型和R型聚类Q型是对样本进行分类处理，其作用在于
tongle.Wang·2017-02-14 22:49

R语言分类算法之线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)

1.线性判别原理解析基本思想是”投影”,即高纬度空间的点向低纬度空间投影,从而简化问题的处理.在原坐标系下,空间中的点可能很难被分开,如图8-1,当类别Ⅰ和类别Ⅱ中的样本点都投影至图中的”原坐标轴”后,出现了部分样本点的”影子”重合的情况,这样就无法将分属于这两个类别的样本点区分开来;而如果使用如图8-2中的”投影轴”进行投影,所得到的”影子”就可以被”类别划分线”明显地区分开来.费希尔判别最重要
Claroja·2017-02-14 14:27

关于机器学习中的朴素贝叶斯以及拉普拉斯平滑

看过我博文的同学可能知道机器学习之中，存在着判别学习以及生成学习，其主要区别我在另一篇文章中有详细描述，今天我们要讨论的是，在高斯判别分析之中，特征向量x是连续的，实数域上的向量，那么如果这个特征向量x
MezereonXP·2017-01-12 02:54

线性判别分析LDA原理总结

这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,以下简称LDA）做一个总结。
刘建平Pinard·2017-01-03 16:00

R语言 判别分析

#判别分析用以判别个体所属群体的一种统计方法判别分析重点是两类群体的判别方法#主要判别分析方法有距离判别贝叶斯判别费歇判别法1、关键点：#贝叶斯判别贝叶斯判别式假定对研究对象已有一定的认识这种认识常用先验概率来描述
IT界的小小小学生·2016-12-27 10:29

LDA线性判别分析

LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,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征空间维数的效果，投影
think0713·2016-12-13 10:16

基于《机器学习》学习整理- chapter 3

基于《机器学习》学习整理-chapter3@(机器学习)[线性模型]基于机器学习学习整理-chapter3线性形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不均衡问题线性形式由d个属性的线性组合进行预测的函数
a101070096·2016-11-12 09:00

matlab之判别分析

这类问题属于判别分析，首先，找到一些运行良好的企业，搜集他的指标，取为类G1，然后找到破产的企业，搜集他的指标，取为类G2，最后，就是来判断找你融资的企业x属于G1还是G2？属
gbl5555·2016-11-04 20:19

【Machine Learning】线性判别分析Python实现（LDA）

关于线性判别分析的原理和推导可见【meachinelearning】线性判别分析（LDA），下面给出具体的代码实现。
Lawe·2016-10-01 20:43

【Machine Learning】线性判别分析Python实现（LDA）

关于线性判别分析的原理和推导可见【meachinelearning】线性判别分析（LDA），下面给出具体的代码实现。
Lawe·2016-10-01 20:43
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