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线性判别分析lda原理,LDA判别分析

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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) 。距离判别-4/方法is 判别一种应用性很强的多因素决策方法，根据历史上每一类的一些样本数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立准则判别，只有根据判别的总结公式和判别的准则，才能判别样本点的类别 。

1、人脸识别算法是指什么本教程的运行环境:windows7系统和DellG3电脑 。人脸识别(FacialRecognition)是通过视频采集设备获取用户的面部图像，然后利用核心算法计算出人脸的面部位置、脸型和角度分析，再与自身数据库中已有的模板进行比对 ， 进而判断用户的真实身份 。人脸识别算法是指在检测到人脸，定位到人脸的关键特征点后 ， 经过预处理，可以切出主要的人脸区域，送入后端的识别算法 。

人脸识别算法有四种:基于人脸特征点的识别算法、基于整张人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法和基于神经网络的识别算法 。原理人脸识别算法:系统输入一般是一幅或一系列身份未定的人脸图像，以及人脸数据库中若干幅身份已知的人脸图像或相应的编码，而输出是一系列相似度得分，表示待识别人脸的身份 。

2、主成分 分析(PCA我们学习了一种有监督的降维方法线性判别分析(线性描述分析，LDA) 。LDA不仅是一种数据压缩方法，也是一种分类算法 。LDA将高维空间的数据投影到低维空间，通过最小化投影后每个类别的类内方差和类间均值差来寻找最佳投影空间 。本文介绍的主成分分析(PCA)也是一种降维技术 。与LDA不同，PCA是一种无监督的降维技术，所以PCA的主要思想也与LDA不同 。

3、fisher准则函数和 lda有什么区别Fisher 判别的基本思想是投影 。对于P维空间中的某个点x(x1 ， x2，x3，…，xp)，求一个线性函数Y (X): Y (X) ∑ cjj可以将其化简为一维值然后应用这个 。这个线性函数应该能够将p维空间中的所有点转换为一维值，既能最小化同一类别中样本点之间的差异，又能最大化不同类别中样本点之间的差异，从而获得更高的判别效率 。

LDA(LatentDirichletAllocation)是一种文档主题生成模型，也称为三层贝叶斯概率模型，包括词、主题和文档三层结构 。所谓生成模型，就是我们认为文章中的每一个词都是通过一个“以一定概率选择一个话题，再以一定概率从这个话题中选择一个词”的过程而获得的 。文档到主题服从多项式分布 ， 主题到单词服从多项式分布 。

4、距离 判别与贝叶斯 判别的区别是什么? Bayesian 判别的准则是最小化误判造成的平均损失 。距离判别是马哈拉诺比斯距离，反映了离散程度 。当判别 ， 计算样本到总体的马氏距离，将样本归入马氏距离最小的类别 。对于协方差矩阵相同的几个正态总体，它们之间的区别在于临界值的选?。蝗绻妊楦怕屎退鹗Ш橇礁鱿嗤讲罹卣蟮南嗤芴澹虮匆端购途嗬肱斜鹗窍嗤?。距离判别-4/方法is 判别一种应用性很强的多因素决策方法 。根据历史上每一类的一些样本数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立准则判别 。只有根据判别的总结公式和判别的准则，才能判别样本点的类别 。

5、求助 。线性 判别 分析(LDA从回归的角度分析 ， 可能是数据收集不准确造成的，比如没有从数据集中剔除残值或差值；一般情况下，要先对数据进行清洗，以保证数据的准确性和真实性 。其次，检查数据的维度是否统一，或者说的好听点，单位是否统一 。再次，数据的结构和舍入误差，是否采用统一的数据结构 ， 是否采用科学的计数方法，需要携带数据时是否采用舍入或截断？

6、Fisher(LDA【线性判别分析lda原理,LDA判别分析】(sk learn)线性判别分析算法的一般解释是将高维空间中的样本投影到低维空间中，使得投影的样本数据在新的子空间中具有最小的类内距离和最大的类间距离 。这样在这个子空间中就有最好的可分性，最大的类间距离 ， 即投影后两个样本离质心越远越好 ， 那么就可以得到最小的类内距离，即投影后同一类的样本点要尽可能的聚在一起，离质心越近越好 。现在我们将对LDA降维过程进行总结 。
Y1)，(x2 ， y2)，...，((xm，ym))} ， 其中任意样本xi为n维向量，yi∈{C1，，...，Ck}，降维为d .输出:降维后的样本集1)计算类内散度矩阵Sw2)计算类间散度矩阵Sb3)计算矩阵Sw^?1Sb4)计算Sw^?1Sb的最大d个特征值和对应的d个特征向量(w1，w2，...wd)以获得样本集中每个样本特征xi的投影矩阵W5 。

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