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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。: v% T. E1 W9 ^( R6 l8 b
    # S2 {( |3 u& f% W, L1 t& q

    + u+ G0 @" [) N% x  o8 C7 y% n( O
    % S7 F0 G" O1 N( J0 n! d/ h+ n
    1 S! V9 d+ ^$ _
    ( y/ n" Q$ m: |, t2 `# C) |) M( wFisher 线性判别函数
    ( O+ r& x' }+ K! F( i/ u' u0 P
    $ g4 i7 b& Q4 p6 Z: ~& X$ |
    ! x: ~5 w6 `  s5 A9 k. F' r7 J! Z7 X' L0 n, [7 V: C
    Fisher 判别规则
    / ^. Q  T; W% S4 o/ g+ X, H
    ! h6 n: g# H1 [5 I) `/ ]1 [1 L9 L2 c

    / M2 C8 W# _- X' l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。0 `1 e2 z, U1 c) n5 z
    ————————————————1 Z! m8 R0 ?8 c  E' d. Q
    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。8 K" [  D' G& [  y' M
    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/896070548 K7 n1 C4 O/ Z& h$ t
    , i& I- L6 B1 y$ _
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