判别分析

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

原地址：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/21/2024384.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
t0903·2014-12-29 16:00

【scikit-learn】学习Python来分类现实世界的数据

Iris数据集Irisflower数据集是1936年由SirRonaldFisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminantanaly
JasonDing1354·2014-12-25 11:00

【scikit-learn】学习Python来分类现实世界的数据

Iris数据集Irisflower数据集是1936年由SirRonaldFisher引入的经典多维数据集，可以作为判别分析（discriminantanaly
JasonDing1354·2014-12-25 11:00

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

LDA算法入门 一． LDA算法概述：线性判别式分析(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
liu_guanzhang·2014-12-24 15:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
shenxiaoming77·2014-11-24 13:00

机器学习问题方法总结

zhangchaoyang/archive/2012/08/28/2660929.html大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析
u013524655·2014-11-13 17:00

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

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
wenyusuran·2014-11-07 11:00

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
攻城狮凌风·2014-10-08 22:18

【谷速软件】Matlab代做 Matlab代写 Matlab有偿编程

【公司主营】个人项目、学校项目、公司项目【统计分析】假设检验、判别分析、主成分分析、因子分析、聚类分析【神经网络】BP、RBF、Hopfield、ELM神经网络、模糊神经网络、小波神经网络【支向量机】支持向量机
谷速软件·2014-10-05 09:00

人脸识别经典算法三：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
feirose·2014-09-25 16:00

chapter13 机器学习之利用PCA简化数据

LDA：   LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种supervisedlearning。
wenyusuran·2014-09-16 17:00

斯坦福大学机器学习——高斯判别分析

同朴素贝叶斯一样，高斯判别分析（Gaussiandiscriminantanalysismodel,GDA）也是一种生成学习算法，在该模型中，我们假设y给定的情况下，x服从混合正态分布。
linkin1005·2014-09-04 16:00

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

前言：    第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。  谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解
macyang·2014-08-22 12:00

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

表示看了好久维基百科上讲的LDA，看不懂。。。于是乎搜到这篇文章还不错转自 http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943
wangzhebupt·2014-08-10 20:00

用Sklearn做判别分析(分类)

来自：http://cloga.info/python/2014/02/07/classify_use_Sklearn/#wat_e_12612920-6fe4-464e-a2b0-3b1f13c1a4f6_zss_加载数据集这里我使用pandas来加载数据集，数据集采用kaggle的titanic的数据集，下载train.csv。importpandasaspd df=pd.read_csv('
fennvde007·2014-07-11 13:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1.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“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个，降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文
wenyusuran·2014-06-27 18:00

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

前言：   第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。  谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、
wenyusuran·2014-06-27 18:00

线性判别分析（LDA）- 主成分分析(PCA)

版权声明：   本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：    第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最
AimAtFuture·2014-05-24 22:00

关于聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等多元统计分析方法

主成分分析与因子分析的区别 1.目的不同： 因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数；主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量（主成分）。2.线性表示方向不同： 因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析
NIeson2012·2014-05-09 16:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1.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“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个，降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文
liu_guanzhang·2014-04-20 15:00

人脸识别经典算法三：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
兔死机·2014-04-13 11:12

人脸识别经典算法三：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
u010944555·2014-04-13 11:00

LDA及其在人脸识别上的应用

LDA：线性判别分析，也称为Fisher线性判别，是常用的降维技术。
万蕊清·2014-04-07 17:15

[置顶] “上帝的算法”在高斯混合分布中的应用

接高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）最后剩下的问题继续讨论，以下先不谈什么隐含因子，只是单纯的数学演算，过程非常有意思！
wxcdzhangping·2014-04-01 12:00

[置顶] 高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）

数学是科学的皇后                           ——“数学王子”高斯正态分布的历史：谈及正态分布的历史，不得不提两位数学家，第一位，AbrahamdeMoivre（法国裔英国籍数学家1667.05.26---1754.11.27 中文翻译：德莫佛），在1733年，首次提出了正态分布；第二位是“数学王子”，约翰·卡尔·弗里德里希·高斯（1777.04.30--1855.02.2
wxcdzhangping·2014-03-31 15:00

根据标注区域提取需要部分的语音特征参数

这两天终于腾出时间梳理一下之前做的实验，在针对语音特征参数MFCC，做线性判别分析LDA的时候需要对每一帧MFCC打上标签，才能完成LDA的有监督学习，满足我使用LDA的变换需求。
u013538664·2014-03-18 15:00

第八章 采用PCA(主成分分析)或LDA(线性判别分析)的人脸识别（二）

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12623539】注释：1、翻译书名:MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects2、翻译章节：Chapter8:FaceRecogitionusingEigenfacesorFisherfaces3、电子书下载，源代码下载，请参考:http:
zhazhiqiang2010·2014-03-13 21:00

第八章 采用PCA(主成分分析)或LDA(线性判别分析)的人脸识别（一）

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/12611861】注释：1、翻译书名:MasteringOpenCVwithPracticalComputerVisionProjects2、翻译章节：Chapter8:FaceRecogitionusingEigenfacesorFisherfaces3、电子书下载，源代码下载，请参考:http:
zhazhiqiang2010·2014-03-13 21:00

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

【原文：http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943】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
zhazhiqiang2010·2014-03-13 21:00

LDA（线性判别分析或称Fisher线性判别）,PCA（主成份分析）代码及表情识别中的应用

【原文：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/20362373】1、LDA线性判别分析也称FLD（Fisher线性判别）是一种有监督的学习方法（supervisedlearning
zhazhiqiang2010·2014-03-13 21:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
yhdzw·2014-02-28 10:00

特征变换以及维度下降——Linear Discriminant Analysis（一）

1.LDA概述线性判别分析（Lineardiscriminantanalysis,LDA），是一种监督学习算法，也叫做Fisher线性判别（FisherLinearDiscriminant,FLD），是模式识别的经典算法
u013538664·2014-02-21 13:00

【学习笔记】matlab算法实现贝叶斯判别classify函数

将Bayes统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。
congzhao27·2014-02-17 08:55

线性判别分析LDA

首先搞清楚什么叫判别分析？DiscriminantAnalysis就是根据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。
memory513773348·2013-12-12 17:00

数据挖掘期中作业参考

期中作业参考TableofContents1.采用最小描述长度有指导地进行分箱处理2.进行关联分析，并选择打印出关联规则3.采用Fisher线性判别分析进行预测4.采用主成分因子分析等产生新的变量，之后进行判别分析
yazhaolv·2013-12-03 20:00

判别分析

判别分析TableofContents1.距离判别分析2.Fisher判别分析3.判别分析实现(UsingR)1 距离判别分析基本概念判别分析是用以判别个体所属群体的一种统计方法产生于20世纪30年代,
yazhaolv·2013-12-02 20:00

支持向量机与人脸识别

[摘要]:支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是机器学习中的一个新模型，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域
jing_xin·2013-12-02 16:00

流形学习

流形学习方法是模式识别中的基本方法，分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法，线性方法就是传统的方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），非线行流形学习
zhoucy163·2013-11-16 10:00

线性判别分析（一）

1.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“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个，降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文
yueyedeai·2013-11-12 20:00

LDA和PCA

LDA：   LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种supervisedlearning。
yueyedeai·2013-11-10 22:00

LDA，PCA算法

LDA：  LDA的全称是LinearDiscriminantAnalysis（线性判别分析），是一种supervisedlearning。
todayq·2013-11-08 17:00

【机器学习-斯坦福】学习笔记5 - 生成学习算法

生成学习算法本次课程大纲：1、生成学习算法2、高斯判别分析（GDA，GaussianDiscriminantAnalysis）-         高斯分布（简要）-         对比生成学习算法&判别学习算法
maverick1990·2013-10-28 13:00

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

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压缩特征空间
xiaoshengforever·2013-10-26 16:00

线性判别分析（LDA）

上一节介绍了PCA算法，PCA的目标是希望降维后的数据能够保持最多的信息，而DiscriminantAnalysis所追求的目标与PCA不同，它希望数据在降维后能够很容易地被区分开来。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
Vincent乐·2013-10-24 22:25

线性判别分析（LDA）

     上一节介绍了PCA算法，PCA的目标是希望降维后的数据能够保持最多的信息，而DiscriminantAnalysis所追求的目标与PCA不同，它希望数据在降维后能够很容易地被区分开来。     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)
chlele0105·2013-10-24 22:00

机器学习数据挖掘-软件、网站、课程资源知识点汇总

偏最小二乘法回归（增强学习（线性判别分析（ICA主成分分析（在线学习（（EM算法）TheEMAlgorithmMixturesofGaus
徐诚浪·2013-10-09 18:03

线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

版权声明：   本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected]前言：    第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最
u010064842·2013-10-06 19:00

LDA-线性判别分析（四）其他几个相关问题

本来是要调研LatentDirichletAllocation的那个LDA的,没想到查到很多关于LinearDiscriminantAnalysis这个LDA的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者读起来有循序渐进的感觉，记
peghoty·2013-09-26 10:00

LDA-线性判别分析（三）推广到 Multi-classes 情形

本来是要调研LatentDirichletAllocation的那个LDA的,没想到查到很多关于LinearDiscriminantAnalysis这个LDA的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者读起来有循序渐进的感觉，记
peghoty·2013-09-26 10:00

LDA-线性判别分析（二）Two-classes 情形的数学推导

本来是要调研LatentDirichletAllocation的那个LDA的,没想到查到很多关于LinearDiscriminantAnalysis这个LDA的资料。初步看了看，觉得数学味挺浓，一时引起了很大的兴趣；再看看，就有整理一份资料的冲动了。网上查到的相关文章大都写得不是很详细，而且在概念和记号等方面也比较混乱，因此，在整理本文时，我有意识地牵了一根主线，想让读者读起来有循序渐进的感觉，记
peghoty·2013-09-26 10:00
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