线性判别分析

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）作为两种常用的降维算法，在人工智能领域应用广泛。本文将深入探讨它们的原理。PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底

·2025-02-04 18:03

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

机器学习经典方法思想

)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归：对数几率函数Sigmoid线性判别分析

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

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

LinearDiscriminantAnalysis（LDA）输入：原始数据$D=((x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)$、类别标签$Y=[y_1,y_2,...,y_n]$、降维到的维度d输出：投影矩阵W、投影后的样本$Z$、算法步骤：1.计算类内散度矩阵SwS_wSw2.计算类间散度矩阵SbS_bSb3.计算矩阵Sw−1SbS_w^{-1}S_bSw−1Sb4

孤嶋·2023-11-14 03:57

Python手写实现LDA与QDA算法

数据集进行实验近期实验室在上一门机器学习的讨论班，第一次作业中有一道题要求实现LDA算法与QDA算法，这里LDA部分参考了以下文章与教材，详细的推导在下面的文章里也有介绍：机器学习算法推导&手写实现03——线性判别分析

Lizytzh·2023-11-12 20:33

线性判别分析（LDA）降维方法

线性判别分析是一种线性降维的方法，和之前ARGO提及的PCA（见文章主成分分析（PCA）入门）目的一样，都是为了降低海量特征以实现降维，但两者又有显著的不同。

cuisidong1997·2023-11-12 13:32

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

【机器学习4】降维

常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影等。1PCA最大方差角度理解PCA无监督学习算法。

猫头不能躺·2023-11-08 20:53

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

机器学习-线性模型

线性模型线性回归正则化Regularization对数线性回归log-linearregression对数几率回归数学基础：极大似然估计MLE数学基础：贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA

Hong0207·2023-11-02 23:08

基于人工智能的结直肠癌分类识别研究

本次设计采用线性判别分析（LDA）

电气_空空·2023-10-30 22:34

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】

目前常用的降维技术有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等，可以帮助我们减少计算的复杂性，提高模型的性能和效率。

深度之眼·2023-10-29 01:02

吃瓜教程2|线性模型

线性几率回归（逻辑回归）线性判别分析想让同类样本点的投影点尽可能接近，不同类样本点投影之间尽可能远，即：让各类的协方差之和尽可能小，不用类之间中心的距离尽可能大。

fof920·2023-10-24 01:04

Fisher线性判别分析以及python实现

文章目录线性判别函数基本概念Fisher线性判别分析基本思想最优方向推导过程转换为判别函数完整代码线性判别函数基本概念我们主要讨论在两类情况下判别函数为线性的情况，这里给出一般情况：g(x)=wTxg(

阿库塔姆·2023-10-20 10:09

机器学习-计算数据之间的距离

数据降维：在主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)等降维技术中，可以使用欧氏距离来衡量高维数据空间中的变量之间的相似性，

林苏泽·2023-10-20 03:39

【数据挖掘】2、数据预处理

1.2.2去重的方案1.3数据转换1.4数据描述二、数据预处理方法2.1特征选择FeatureSelection2.2特征提取FeatureExtraction2.2.1PCA主成分分析2.2.2LDA线性判别分析数据预处理分为数据清洗

呆呆的猫·2023-10-19 22:41

机器学习算法综述——有监督学习

机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

LDA（Fisher）线性判别分析

LDA（Fisher）线性判别分析对于二分类问题若存在一个yi=Wxiy_i=Wx_iyi=Wxi将样本X\pmbXX投影到一维空间上为了使两个样本能够较好的分开，应该是的每一个同类的样本的方差（离散程度

Gowi_fly·2023-10-16 07:57

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