提出组合线性识别方法 。最后，LEfSe用-2判别-3/(LDA)来估计各组分(物种)丰度对差异效应的影响 ， 什么是Fisher线性Criterion Fisher线性discrimina tion分析理论研究及其应用杨坚进一步建立了一个通用的-对于高维小样本情况下的最优判别分析方法 ， 主成分分析(PCA)前面我们学习了一种有监督的降维方法线性判别分析(线性临界分析，LDA) 。
1、为什么要进行知识建模,知识建模的方法是什么?1 。为什么要对知识建模？因为知识建模通常是知识的逻辑系统化过程，主要是指应用知识解决各种工程问题，自动完成工程中各种繁琐重复的工作 。2.知识建模方法:1 .主成分分析降维，找到数据中的主成分，用这些主成分来表示原始数据，从而达到降维的目的 。1.集中样本数据；2.求样本协方差矩阵；3.将协方差矩阵分解为特征值，特征值由大到小排列；4.取前n个最大的对应特征向量W1 ，
【线性判别分析 算法,fisher线性判别分析】Wn，从而将原始的m维样本减少到n维 。通过主成分分析，方差较小的特征可以被丢弃 。这里的特征向量可以理解为坐标变换中新坐标轴的方向 ， 特征值表示对应特征向量上的方差 。特征值越大，方差越大，信息量越大 。这就是为什么选择前n个最大特征值对应的特征向量，因为这些特征包含了更重要的信息 。PCA是一种线性降维方法，这也是它的局限性之一 。
2、LDAEffectSize(LEfSeLEfSe机器学习算法主要数学理论基础包括:算法或理论中用到的数学知识点贝叶斯分类器随机变量、贝叶斯公式、随机变量的独立性、正态分布、最大似然估计决策树概率、基尼系数KNN 算法距离函数主成分分析协方差矩阵、离差矩阵、拉格朗日乘数法、特征值和特征向量流形学习逆矩阵、拉格朗日乘子法、特征值与特征向量支持向量机到平面的距离、Slater条件、强对偶、拉格朗日对偶、KKT条件、凸优化、核函数、Mercer条件logistic概率、随机变量、最大似然估计、梯度下降法、凸优化、牛顿随机森林抽样、方差AdaBoost 算法概率、随机变量 。极值定理、数学期望、牛顿隐马尔可夫模型概率、离散随机变量、条件概率、随机变量的独立性、拉格朗日乘数法、极大似然估计条件随机场条件概率、数学期望、极大似然估计高斯混合模型正态分布、极大似然估计、Jensen不等式人工神经网络梯度下降法、链规则卷积神经网络梯度下降法、链规则循环神经网络梯度下降法 。
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