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线性判别分析法 领域,fisher判别分析法

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几种判别分析方法在使用测井资料时的效果比较判别油水同层判别分析方法(-2判别在贝叶斯意义上)是目前测井解释中广泛使用的方法 。-2/判别)判别油气水层，势的狄利克雷分布和线性 判别分析一样吗？Spss分析方法-判别 Analysis(转载判别 Analysis是在群体已知的情况下，根据一些观察指标和已分类的对象类别，判断未知对象类别的统计方法 。

1、企业的信用评级有哪些常用方法?中国信用网帮你回答这些问题 。有判别 分析法、综合评价法、人工神经网络法、模糊分析法、企业信用等级法 。企业信用评级主要有这几种评级方法，国内评级机构一般采用最后一种 。信用评级后颁发:企业资质信用评级证书(企业信用评级分为ABC评级 ， 如3A企业) 。好处:采购招标加分，企业品牌形象推广 ， 项目申报，政府补贴优先 。

企业信用评级的常用方法如下:1 .判别分析法;2.综合评价法；3.人工神经网络方法；4.Fuzzy 分析法 。补充资料:1 。判别分析法判别分析法按照已知的违约和非违约企业划分为一个人群，从这几个人群的特征中可以找到一个- 。

2、什么是Fisher 线性判据Fisher 线性判别分析的理论研究与应用杨健，杨靖宇，叶晖Fisher 线性判别分析已经成为特征提取最有效的方法之一 。然而，在高维小样本的情况下，提取Fisher最优鉴别特征仍然是一个难题 。本文引入压缩映射和同构映射的思想，解决了高维奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题，该方法求解最优鉴别矢量集的整个过程只需要一个低维变换空间 。

进而为高维小样本情况下的最优判别分析方法建立了一个通用的算法框架，即先用KL变换，再用Fisher判别变换进行二次特征提取 。基于该算法框架，提出了一种综合利用FS判别分析和JY判别分析优点，同时消除其缺点的组合线性判别方法 。在ORL标准人脸库上的实验表明，组合判别分析方法提取的特征

3、降维算法之LDA( 线性 判别降维算法LDA广泛应用于模式识别领域(如人脸识别、船舶识别等图形图像识别领域)，所以我们有必要了解它的算法原理 。与PCA方差最大化理论不同 ， LDA算法的思想是将数据投影到低维空间后，使同类数据尽可能紧凑，不同类数据尽可能分散 。因此，LDA算法是一种有监督的机器学习算法 。同时，LDA有以下两个假设:(1)原始数据按样本均值分类 。

当然，在实际情况下 ， 满足以上两个假设是不可能的 。而LDA在数据主要以均值区分时，一般都能取得较好的效果 。(1)计算类内散度矩阵(2)计算类间散度矩阵(3)计算矩阵(4)对矩阵进行特征分解，计算最大d个最大特征值对应的特征向量组成W 。(5)计算投影数据点以上是使用LDA进行降维的算法流程 。实际上 ， LDA不仅可以用于降维，还可以用于分类 。

4、spss分析方法- 判别分析(转载 判别分析是在分组已知的情况下，根据一些观测指标和已经分类的物体类别，判断未知物体类别的统计方法 。下面我们主要从以下四个方面来解释:不是一回事 。\x0d\x0a第一个是自然语言分析的隐藏主题模型 。LDA是一种文档主题生成模型 ， 也称为三层贝叶斯概率模型 ， 包含单词、主题和文档三层结构 。文档到主题服从狄利克雷分布，主题到词服从多项式分布 。\x0d\x0a第二个线性判别linear discriminant analysis简称LDA 。

5、 线性 判别分析lda如何判断新的样本属于哪一类【线性判别分析法 领域,fisher判别分析法】将四维X向量X(x1，x2，x3 ， x4)展开成十四维向量(x1，x2，x3，x4，x1 * x1，x1 * x2，x1 * x3，x1 * x4 ， x2 * x3，x2 * x4，x3 * x3 。从而解决问题 。楼主有没有学过PatternRecognition里面的LDA(LinearDiscriminantAnalysis)算法？

它有成熟的解析方案，随便在网上搜一下就能得到非常详细的答案 。楼主自己的问题叫QDA算法(QuadraticDiscriminantAnalysis) ， 中文叫二次项判别分析 。因为QDA有二次项，所以比LDA本身更复杂 。但是QDA问题可以简化为LDA算法，具体方法如下 。

6、利用测井资料 判别油水层时几种 判别分析方法的 判别效果比较目前测井解释中广泛采用线性 判别分析方法(贝叶斯意义上的-2判别或费希尔意义上的线性等) 。取得了一些不错的效果，但同时 ， 线性 判别很多情况下判别效果并不理想 。因此，选择合适的判别的方法来提高判别的精度，仍然是一个有待探索的问题 。在江汉油田测井站关伟同志的大力协助下，我们在钟石地区采集了一批数据作为样本，分别对油水层判别和Bayesian和Fisher线性判别进行了分类 。
7、逐步 判别是不是 线性 判别等于 ， 没错 。正态总体的判别函数是常用的，假设所有总体的协方差矩阵相等，那么判别函数就是线性 判别函数，-2判别分析(LDA)是Fishers线性identificati on方法的归纳 ， 它利用统计学、模式识别和机器学习的方法 ， 试图找到两类物体或事件的特征之一 。

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