LLDA,局部线性判别分析,可以降到任意的维度,相比LDA更加优秀
LLDA,局部线性判别分析,可以降到任意的维度,相比LDA更加优秀
本项目实现了机器学习中线性判别分析(LDA)算法,并在真实世界数据集上进行了测试。项目包含数据预处理、模型实现和训练测评的全过程,注释清晰。
Fisher判别法是判别分析的方法之一,它是借助于方差分析的思想,利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,x= (x1,x2,…,xp)′,使不同总体之间的离差(记为B)...
利用python实现线性判别分析,并给出课本上西瓜数据集3.0的结果
本书为读者提供机器学习和R语言的坚实算法基础和业务基础,内容包括机器学习基本概念、线性回归、逻辑回归和判别分析、线性模型的高级选择特性、K最近邻和支持向量机等,力图平衡实践中的技术和理论两方面
基于线性判别分析和分步机器学习的变压器故障诊断.pdf
本文详细介绍了机器学习中线性(Fisher)鉴别分析的内容,包括公式推导,分类思想,能够帮助你很好理解这一分类方法
机器学习线性模型(对率回归,十折交叉,线性判别)
10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等.pdf10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等.pdf10 大...
第1关:线性判别分析 - 随机生成数的降维 # encoding=utf8 import numpy as np from numpy.linalg import inv def lda(X, y): ''' input:X(ndarray):待处理数据 y(ndarray):待处理数据标签,标签分别为0和1 ...
第1关:线性判别分析 - 随机生成数的降维 本关任务:使用 python 实现 LDA 并对给定数据进行降维。 #encoding=utf8 import numpy as np from numpy.linalg import inv def lda(X, y): ''' input:X(ndarray):待...
LDA线性判别分析也叫作Fisher 线性判别(FLD)(有监督问题),最初用于机器学习的分类任务,更多用于降维。降维不仅要压缩数据的特征,还需找到合适的投影方向,使得压缩后的数据更有利用价值。降维的两个目标:(1)...
线性判别分析非参数判别分类方法PPT学习教案.pptx
【对应博客内本章内容】 3.3 编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果 3.4 选择两个 UCI 数据集,比较 10 折交叉验证法和留一法所估计出的对...3.5 编辑实现线性判别分析,并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果.
编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集 3.0上的结果
经典监督式学习降维方法线性判别分析LDA算法的MATLAB代码,具有降维性能好的特点,同时可以用于分类,是一种具有代表性的降维算法
一、线性判别分析的基本思想 “给定训练样例集,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接近、异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分析时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的...
本节将介绍另外一种常见的有监督降维方法,线性判别分析LDA,以及其具体的算法思想和步骤。 线性判别分析 我们知道,降维的最终目的是一方面能将特征维数大大降低,另一方面则能够最大程度的保持原样本数据的多样...