Linear Discriminant Analysis(线性判别分类器)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳,属于监督学习的方法. LDA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,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此,它是一种有效的特征抽取方法.使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小.就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小…

LDA, 即 Linear Discriminant Analysis, 中文翻译为, 线性判别分析. 比较有趣的一点是:LDA 既可以直接用作分类算法, 也可作为特征降维的方法. 给人感觉, 这是将特征工程和建模一并给做了呀. LDA 作为分类器 可以通过熟知的SVM来比较, 为啥总提SVM呢, 我非常喜欢呀, 理论完美, 推导不易, 但一旦啃下来了, 那就是真的明白了, 再去其他相类似的算法, 都是一碟小菜. svm 的思想是要找到 一条最优的 类别间的分割线(面) \(w^Tx+b=0\)…

LDA 降维原理 前面对 LDA 作为作为分类器 有详细推导, 其核心就是 贝叶斯公式, 已知全概率, 求(条件概率)最大先验概率, 类似的问题. 而 LDA 如果作为 降维 的原理是: a. 将带上标签的数据点, 通过投影, 投影到维度更低的空间中, b. 使得投影后的点, 同类别会"内聚", 不同类别会 "分隔开", 类似写代码的"高内聚, 低耦合". 注意是要 带标签的点, 不同于 PCA 值考虑 X 降维, y 不考虑. 直观上来理解还是…

机器学习降维方法概括   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u014772862/article/details/52335970 最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些算法并没有详细推导.特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap. 1…

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man…

1. LDA是什么 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA.也称为Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域. 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,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. LDA的目标:  …

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q…

线性SVM算法的一般过程 线性SVM的推导 超平面方程 SVM是用来分类的.给定一系列输入数据(n维向量),需要找到一个切分界线(n-1维的超平面),这里假定数据是线性可分的.比如,二维数据的超平面是直线,三维数据的超平面是二维平面.以二维数据为例: 二维平面的直线一般式:\(Ax+By+C=0\),可以写成向量的形式: \[ \pmatrix {A \ B}\pmatrix {x\\y}+C=0 \] 令\(\vec w=\pmatrix {A\\B}\),\(\vec x=\pmatrix{…

今天读paper遇到了Fisher线性判别的变体, 所以来学习一下, 所以到时候一定要把PRMl刷一遍呀 以下两篇论文一起阅读比较好: 论文1: https://blog.csdn.net/Rainbow0210/article/details/52892805 在前文<贝叶斯决策理论>中已经提到,很多情况下,准确地估计概率密度模型并非易事,在特征空间维数较高和样本数量较少的情况下尤为如此. 实际上,模式识别的目的是在特征空间中设法找到两类(或多类)的分类面,估计概率密度函数并不是我们的目的.…

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据预处理 2.1 加载数据 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q…