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[建模教程] 判别分析 ( distinguish analysis)(二):Fisher线性判别分析LDA

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    发表于 2020-5-24 10:01 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    Fisher 判别的基本思想是投影,即将表面上不易分类的数据通过投影到某个方向 上,使得投影类与类之间得以分离的一种判别方法。
    2 l( H; |. ?7 F. Y, u; s3 J7 E( ^0 P; S, {

    5 B" H$ e# \& q$ K% D- g/ O# r% C8 ]; U2 ?, s
    : {* g! P. H# ]

    * g( ^! f: E( H( XFisher 线性判别函数
    8 ^* D" n, Y/ W9 }
    / `# {$ @/ i  J( K, a5 J2 x
    7 M1 ^5 A' j' `( W, d0 i: ]" H+ L- R# s6 h% D" K: u
    Fisher 判别规则
    1 r1 E' D* J/ e1 i3 }# z# j7 B  T4 ]6 E

    6 f- [) I3 Z+ ]& M, Y* F% X3 c  a. k; `/ }1 Y" q% I, P
    当总体的参数未知时,我们用样本对    及 Σ 进行估计,注意到这里的 Fisher  判别与距离判别一样,不需要知道总体的分布类型,但两总体的均值向量必须有显著的差 异才行,否则判别无意义。* n/ K2 j/ ]% b, q4 \7 X
    ————————————————
    1 [# i- o6 G, R$ j版权声明:本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    ' E7 l; A+ Z, I( O3 F. m) c# n原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89607054
    % L; K4 F4 w2 b% [  Y0 h( s$ z
    ) G5 o  c/ M1 ~: \% J
    $ i7 K% q1 V9 t) P! n6 C) L9 q2 j( a
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