1.概述      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与PCA都是常…

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:  …

线性判别分析LDA详解 1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距…

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压…

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, linear_model,discriminant_analysis def load_data()…

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LDA线性判别分析 给定训练集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能的近,异类样例点尽可能的远,对新样本进行分类的时候,将新样本同样的投影,再根据投影得到的位置进行判断,这个新样本的类别 LDA二维示意图.用'+'表示正类"-"表示负类,两个投影,实心三角形和圆表示投影中心 二分类: 给定数据集 :第类的样本集合 :第类的均值向量 :第类的协方差矩阵 将数据投影在直线上,则两类样本的中心点在直线上的投影分别为和 将所有的样本点投影到直线上之后,两类样本的协方差为 和…

1.什么是LDA? LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法,LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术.LDA的思想可以用一句话概括,就是“*投影后类内方差最小,类间方差最大*”. 什么意思呢? 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大. 可能还是有点抽象,我们先看看最简单的情况.假设我们有两类数据分别为红色和蓝色,如…

感谢皮果提的文章: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/12038441 http://blog.csdn.net/itplus/article 皮果提是个大牛! 本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到…

LDA, Linear Discriminant Analysis,线性判别分析.注意与LDA(Latent Dirichlet Allocation,主题生成模型)的区别. 1.引入 上文介绍的PCA方法对提取样本数据的主要变化信息非常有效,而忽略了次要变化的信息.在有些情况下,次要信息可能正是把不同类别区分开来的分布方向.简单来说,PCA方法寻找的是数据变化的主轴方向,而判别分析寻找的是用来有效分类的方向.二者侧重点不同.在图1.1可以看出变化最大的方向不一定能最好的区分不同类别. 图1.1…

之前是由于学校工作室招新,跟着大伙工作室招新训练营学习数据结构,那个时候,纯碎是小白(至少比现在白很多)那个时候,学习数据结构,真的是一脸茫然,虽然写出来了,但真的不知道在干嘛.调试过程中,各种bug也不懂怎么修改,那个时候,电脑一直被我弄蓝屏,这个寒假,重新学习一遍数据结构,获益良多,整理一下,发布出来,求拍砖,共同进步. 线性表(List),0个或者多个数据元素的有限序列 线性表的顺序存储,即线性表通过数组的方式实现,指用一段地址连续的存储单元一次存储线性表的数据元素.如图: A1 A2 -…

源代码: #-*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy def lda(c1,c2): #c1 第一类样本,每行是一个样本 #c2 第二类样本,每行是一个样本 #计算各类样本的均值和所有样本均值 m1=mean(c1,axis=0)#第一类样本均值 m2=mean(c2,axis=0)#第二类样本均值 c=vstack((c1,c2))#所有样本 m=mean(c,axis=0)#所有样本的均值 #计算类内离散度矩阵Sw n1=c…

基本介绍: topic model,主题模型介绍:http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4455764.html  以及 (http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7617838) topic model本质上就一个套路,在doc-word user-url user-doc等关系中增加topic层,扩充为2层结构,一方面可以降维,另一方面挖掘深层次的关系,用户doc word user url的聚类. LDA…

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…

一.PCA     在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数据,计算量肯定很大,为了能降低后续计算的复杂度,节约时间,我们在处理高维数据的时候,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是做的这个事.本质上讲,PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,这个投影可不是随便投投,我们要找出最能代表原始数据的投影方法,亦即不失真,可以这么理…

一.LDA的基本思想 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,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线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. 如…

1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距离最小.类内间距离最大(…

原文来自:http://blog.csdn.net/xiazhaoqiang/article/details/6585537 LDA算法入门 一． 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,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…

LDA算法入门 一． 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,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…

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． 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,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…

判别分析(discriminant analysis)是一种分类技术.它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类.判别分析的方法大体上有三类,即Fisher判别.Bayes判别和距离判别. Fisher判别思想是投影降维,使多维问题简化为一维问题来处理.选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值.对这个投影轴的方向的要求是:使每一组内的投影值所形成的组内离差尽可能小,而不同组间的投影值所形成的类间离差尽可能大. Bayes判别…

一． 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,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…

1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即: 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型.将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题. 1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;) 直接建模. 简单说就是判别数据输出量的模型,解决问题的思路为: 条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然 生成式模…

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到的相关文章大都写得不是很详细,而且在概念和记号等方面也比较混乱,因此,在整理本文时,我有意识地牵了一根主线,想让读者读起来有循序渐进的感觉,记号上也力求规范和统一.期间参考了若干文献,以及一些优秀的博客,如 Jerr…

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料.初步看了看,觉得数学味挺浓,一时引起了很大的兴趣:再看看,就有整理一份资料的冲动了.网上查到的相关文章大都写得不是很详细,而且在概念和记号等方面也比较混乱,因此,在整理本文时,我有意识地牵了一根主线,想让读者读起来有循序渐进的感觉,记号上也力求规范和统一.期间参考了若干文献,以及一些优秀的博客,如 Jerr…

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机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

这个版本是 Structured Streaming 的一个重要里程碑,因为其终于可以正式在生产环境中使用,实验标签(experimental tag)已经被移除.在流系统中支持对任意状态进行操作:Apache Kafka 0.10 的 streaming 和 batch API支持读和写操作.除了在 SparkR, MLlib 和 GraphX 里面添加新功能外,该版本更多的工作在系统的可用性(usability).稳定性(stability)以及代码的润色(polish)并解决了超过 110…