Discriminant

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

OpenCV LDA(Linnear Discriminant analysis)类的使用---OpenCV LDA示例

1、OpenCV中LDA类的声明//contrib.hpp classCV_EXPORTSLDA { public: //InitializesaLDAwithnum_components(default0)andspecifieshow //samplesarealigned(defaultdataAsRow=true). LDA(intnum_components=0): _num_comp
cjc211322·2014-05-22 15:00

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

LDA　　PCA

LDA(Linear Discriminant Analysis)算法推导和计算方法 LDA也称Fisher线性判别，最早是由Fisher提出的，但是，最早的版本为两类的版本。
chuminnan2010·2014-04-03 08:00

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

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
zhazhiqiang2010·2014-03-13 21:00

特征变换以及维度下降——Linear Discriminant Analysis（三）

【原文：http://blog.csdn.net/jojozhangju/article/details/19626351】6.LinearDiscriminantAnalysis应用实例以及相关实现下面我们用LDA来进行一个分类的问题：假设一个产品有两个参数来衡量它是否合格，我们假设两个参数分别为：所以我们可以根据上图表格把样本分为两类，一类是合格的，一类是不合格的，所以我们可以创建两个数据集类
zhazhiqiang2010·2014-03-13 20:00

特征变换以及维度下降——Linear Discriminant Analysis（三）

6.LinearDiscriminantAnalysis应用实例以及相关实现下面我们用LDA来进行一个分类的问题：假设一个产品有两个参数来衡量它是否合格，我们假设两个参数分别为：所以我们可以根据上图表格把样本分为两类，一类是合格的，一类是不合格的，所以我们可以创建两个数据集类：cls1_data=   2.9500    6.6300   2.5300    7.7900   3.5700    
u013538664·2014-02-21 16:00

特征变换以及维度下降——Linear Discriminant Analysis（二）

4.LinearDiscriminantAnalysis（多类情况）前面是针对只有两个类的情况，假设类别变成多个，要如何改变才能保证投影后类别能够分离呢？我们之前讨论的是如何将d维降到一维，现在类别多了，一维可能已经不能满足要求。假设我们有C个类别，需要K维向量（或者叫做基向量）来做投影。将这K为向量表示为：我们将样本点在这K维向量投影后结果表示为，有以下公式成立(1)(2)为了像上节一样度量J(
u013538664·2014-02-21 14:00

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，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。线性判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
u013538664·2014-02-21 13:00

LDA算法入门<转>

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
yongjian_luo·2014-02-18 18:00

图像处理算法3——Fisher's linear discriminant

  在一篇论文里看到这个方法，论文中说Fisher'slineardiscriminateisusedtoenhancethecontrastbetweentheobjectsandthebackgroud，很少听到说（学渣都是这样）这种方法来增强图像的，在CSDN上搜，甚少，于是查了点关于这方面的资料。这种方法是模式识别中的一种方法，在实际应用中比较的多，我就看了一下在图像方面的应用，主要是图像
xiaqunfeng123·2013-12-11 17:00

LDA和PCA

有些资料上也称为是Fisher’sLinearDiscriminant，因为它被RonaldFisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练
yueyedeai·2013-11-10 22:00

LDA，PCA算法

有些资料上也称为是Fisher’sLinearDiscriminant，因为它被RonaldFisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练
todayq·2013-11-08 17:00

Gaussian Discriminant Analysis

 如果在我们的分类问题中，输入特征$x$是连续型随机变量，高斯判别模型(GaussianDiscriminantAnalysis,GDA)就可以派上用场了。以二分类问题为例进行说明，模型建立如下：样本输入特征为\(x\in\mathbb{R}^n\),其类别\(y\in\{0,1\}\)；样本类别\(y\)服从参数为\(\phi\)的伯努力分布，即\(y\simBernoulli(\phi)\)；
·2013-11-02 09:00

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

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
xiaoshengforever·2013-10-26 16:00

fisher linear discriminant analysis(fisher线性判别分析)

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
YongJohn·2013-07-17 16:00

Manifold Discriminant analysis+CVPR09

这篇paper主要说是？Manifolddisscriminantanalysis(MDA)是一种判别式学习的方法（discriminativelearningmethod）。解决图像集分类问题。把每一个图像集建模为一个流形，这样图像集分类问题===分类导向的多流形学习的问题~MDA目标导向：最大化流形边缘（maximizemanifoldmargin），学习一个嵌入的空间，使得不同类别的更好地分
yihaizhiyan·2013-05-30 11:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

4.实例     将3维空间上的球体样本点投影到二维上，W1相比W2能够获得更好的分离效果。          PCA与LDA的降维对比：          PCA选择样本点投影具有最大方差的方向，LDA选择分类性能最好的方向。     LDA既然叫做线性判别分析，应该具有一定的预测功能，比如新来一个样例x，如何确定其类别？     拿二值分来来说，我们可以将其投影到直线上，得到y，然后看看y是否
ncztc·2013-05-24 13:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（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
ncztc·2013-05-24 13:00

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

分类： 图像处理&机器视觉&matlab2012-06-1316:00 92人阅读 评论(0) 收藏 举报算法人脸识别优化产品cLDA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
pi9nc·2013-03-13 20:00

线性判别分析LDA解析2

Discriminant Analysis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。根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等。
carson2005·2013-03-08 23:00

The difference between Fisher’s Linear Discriminant and Linear Discriminant Analysis

 Fisher’sLinearDiscriminantisforclassificationwhile LinearDiscriminantAnalysisisfordimensionreduction.Howis Fisher’sLinearDiscriminantusedforclassification?Theideaisverysimple.Itfirstreducesthedimensi
杰·2012-11-14 12:00

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
xiaoyu714543065·2012-08-05 15:00

LDA算法

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
niepengpeng333·2012-08-03 19:00

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
xiaojidan2011·2012-06-13 16:00

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

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
·2012-06-10 17:00

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

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
wangweitingaabbcc·2012-05-09 16:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）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
ffeng271·2012-03-14 17:58

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis）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
ffeng271·2012-03-14 17:00

机器学习降维算法二：LDA（Linear Discriminant Analysis）

额距离上一篇blog已经有很长的时间了，之前一直在忙着做一个工作，最近告一段落，还是要写blog啊！很多基础知识有些遗忘了，也算作是一种复习。我尽量推导的关键的地方写写，建议大家还是要手动推一推公式增加理解。 LinearDiscriminantAnalysis(也有叫做FisherLinearDiscriminant)是一种有监督的（supervised）线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，
xbinworld·2011-11-21 11:00

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

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
bookwormno1·2011-09-19 20:00

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

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
xiazhaoqiang·2011-07-05 13:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）

4.实例将3维空间上的球体样本点投影到二维上，W1相比W2能够获得更好的分离效果。PCA与LDA的降维对比：PCA选择样本点投影具有最大方差的方向，LDA选择分类性能最好的方向。LDA既然叫做线性判别分析，应该具有一定的预测功能，比如新来一个样例x，如何确定其类别？拿二值分来来说，我们可以将其投影到直线上，得到y，然后看看y是否在超过某个阈值y0，超过是某一类，否则是另一类。而怎么寻找这个y0呢？
JerryLead·2011-04-21 23:00

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（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是判断这篇文章的topic是
JerryLead·2011-04-21 23:00

专业词汇

discriminant function  判别函数    linear 线性的     n-dimensional feature
ylzhj01·2010-04-26 20:00

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

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
warmyellow·2010-04-06 15:00

Multilinear Discriminant Analysis for Face Recognition

        如果是2D化，则不需要使用tensor_toolbox，tensor_toolbox的安装很easy，将INSTALL.txt最后三行拷贝到matlab命令窗口运行一下就可以了(这样到matlab的file setpath就会发现多了两个路径，其实手动添加这两个路径也是可以的，和2007-04-20日志遗传算法Gaot工具箱的添加一样。)        那为什么要使用tensor_
杰·2009-06-11 21:00
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