转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

LDA 线性判别分析与Fisher算法完全不同 LDA是基于最小错误贝叶斯决策规则的. 在EMG肌电信号分析中,... 未完待续:.....

1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对

前言: 如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导.求解.到算法最终的结果,都有着相当的相似. 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义.本次内容要求读者有一些

转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 第二篇的文章中谈到,和部门老大一宁出去outing的时候,他给了我相当多的机器学习的建议,里面涉

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 第二篇的文章中谈到,和部门老大一宁出去outing的时候,他给了我相当多的机器学习的建议,里面涉及到很多的算法的意义.学习方法等等.一宁上次给我提到,如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理

1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对

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

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

线性判别分析,简称LDA,是一种线性学习方法. 常用来降维,是一种有监督的降维方法,是基于最佳分类效果的降维方法. 核心思想 给定训练样本,带label,设法将样本投影到一条直线上,使得同类样例的投影尽可能接近,异类样例的投影尽可能远离: 在对新样本进行预测时,先将其投影到这条直线上,再根据投影点的位置确定类别. 以二分类为例,x1  x2 代表训练集,u1 u2 代表样本均值,cov1 cov2 代表样本协方差矩阵,将样本投影到直线w上,则两样本的中心的投影分别为 wu1  wu2,两样本的协

Linear Discriminant Analysis(LDA线性判别分析) 用途:数据预处理中的降维,分类任务 目标:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分,将特征空间(数据集中的多维样本)投影到一个维度更小的k维子空间中,同时保持区分类别的信息. 原理:投影到维度更低的空间中,使得投影后的点,会形成按类别区分,一簇一簇的情况,相同类别的点,将会在投影后的空间中更接近方法 监督性:LDA是“有监督”的,它计算的是另一类特定的方向 投影:找到更合适分类的空间 与PCA不同,更关心分类而

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

在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种处理文档的主题模型.本文只讨论线性判别分析,因此后面所有的LDA均指线性判别分析. 线性判别分析 LDA: linear discriminant analysis 一.LDA思想:类间小,类间大 (‘高内聚,松耦合’) 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

Fisher线性判别分析 1.概述 在使用统计方法处理模式识别问题时,往往是在低维空间展开研究,然而实际中数据往往是高维的,基于统计的方法往往很难求解,因此降维成了解决问题的突破口. 假设数据存在于d维空间中,在数学上,通过投影使数据映射到一条直线上,即维度从d维变为1维,这是容易实现的,但是即使数据在d维空间按集群形式紧凑分布,在某些1维空间上也会难以区分,为了使得数据在1维空间也变得容易区分,需要找到适当的直线方向,使数据映射在该直线上,各类样本集群交互较少.如何找到这条直线,或者说如何找到

1.from sklearn.processing import LabelEncoder 进行标签的代码编译 首先需要通过model.fit 进行预编译,然后使用transform进行实际编译 2.from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis  as LDA  从sklearn的线性分析库中导入线性判别分析即LDA 用途:分类预处理中的降维,做分类任务 目的:LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴

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(

点到判决面的距离 点\(x_0\)到决策面\(g(x)= w^Tx+w_0\)的距离:\(r={g(x)\over \|w\|}\) 广义线性判别函数 因任何非线性函数都可以通过级数展开转化为多项式函数(逼近),所以任何非线性判别函数都可以转化为广义线性判别函数. Fisher LDA(线性判别分析) Fisher准则的基本原理 找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使两类分类效果为最佳. 分类:将 d 维分类问题转化为一维分类问题后

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

1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对