Fisher线性判别分析(二分类)

LDA(Linear Discriminant Analysis)是一种经典的线性判别方法,又称Fisher判别 分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例,设法将样例投影到一维的直线 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。#

核心问题:找到线性系数向量

 

 

 

 结果分析

 

 

 Fisher判别分析可用于多分类

 

 Logistic回归也可用于多分类

 

 

 

 

 

作者:keep--fighting

出处:https://www.cnblogs.com/keep--fighting/p/15224614.html

版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协议进行许可。

posted @   ⭐⭐-fighting⭐⭐  阅读(362)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
阅读排行:
· winform 绘制太阳,地球,月球 运作规律
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· AI 智能体引爆开源社区「GitHub 热点速览」
· 写一个简单的SQL生成工具
· Manus的开源复刻OpenManus初探
more_horiz
keyboard_arrow_up light_mode palette
选择主题
menu
点击右上角即可分享
微信分享提示