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线性判别分析 领域,fisher线性判别分析

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线性 判别模型与概率判别模型差异线性 判别模型与概率判别模型差异:1概率判别模型更注重分析属性之间的关系第二行显示线性判别 分析方法只能得到线性的边界，第二个判别-3 。

1、spss:得到一个多元 线性回归模型之后,如何比较预测值和真实值?如何判断...用SPSS多元回归后 ， 系统会自动给出x1、x2、x3的R的平方和(从最大到最小)，相减就是解释率 。在多元线性回归中找到模型后，可以进行趋势外推预测，代入预测期内多个解释变量的值，计算出解释变量的预测值 。如果分类变量只有两类，就不用处理了，直接设置哑变量进行回归就好了 。如果有两类以上的分类变量 ， 需要设置虚拟变量 。在线性回归中，数据由线性预测函数建模，未知模型参数也由数据估计 。

最常用的线性回归模型是具有给定X值的Y的条件均值是X的仿射函数 。不同寻常的是，给定X为X的线性函数，则线性回归模型可以是Y的条件分布的中值或其他分位数 。与所有形式的回归一样分析，线性回归也

2、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 。

3、什么是Fisher 线性判据【线性判别分析 领域,fisher线性判别分析】Fisher线性identificati on分析杨健、杨靖宇、叶晖Fisher线性discrimina tion分析的理论研究和应用已经成为特征提取最有效的方法之一 。然而，如何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，至今没有完全解决 。本文引入了压缩映射和同构映射的思想，从理论上巧妙地解决了高维奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 。

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