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高斯判别分析 方差,判别函数用于多元方差分析

什么是正态分布方差？正态分布方差是每个数据与平均值之差的平方和的平均值 。P.S .拉普拉斯和高斯研究了它的性质，当数据分布比较分散(即数据围绕平均值波动较大)时 ， 各数据与平均值之差的平方和较大，方差较大；当数据分布集中时，每个数据与平均值之间的差的平方和很小 。

1、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)，因此我们有必要了解其算法原理 。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 。

2、白噪声的 方差等于什么当平均值为零时 ， 高斯白噪声的功率谱密度等于方差 。此时的功率谱密度是双边的，这是在数字信号处理中推导出来的 。n0/2是双侧功率谱密度，n0是单侧功率谱密度，一般认为是双侧 。文献中提到的噪声的方差通常是指加性高斯白噪声(AWGN)的采样值的方差

3、正态分布 方差是什么?正态分布方差是每个数据与平均值之差的平方和的平均值 。当数据分布比较分散(即数据围绕平均值波动较大)时，各数据与平均值之差的平方和较大，方差较大；当数据分布集中时，每个数据与平均值之间的差的平方和很小 。所以方差越大，数据波动越大；方差越小 ， 数据波动越小 。正态分布简介:正态分布又称“正态分布”，又称高斯分布，最早是在高斯分布的渐近公式中得到AbrahamdeMoivre 。
【高斯判别分析 方差,判别函数用于多元方差分析】P.S .拉普拉斯和高斯研究了它的性质 。它是数学、物理、工程等领域中非常重要的概率分布，在统计学的许多方面都有很大的影响，正常曲线呈钟形 ， 两端低中间高，左右对称 ， 所以人们常称之为钟形曲线 。如果随机变量X服从数学期望为μ，方差 σ2的正态分布 ， 则记为N(μ，σ2)，概率密度函数为正态分布的期望值μ决定其位置 ， 其标准差σ决定分布幅度 。

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