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lda 线性判别分析

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线性Model线性linear Model:通过线性属性的组合进行预测的函数 。主成分分析(PCA)上一部分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) ， 20 Data判别-3/Mahalanobisdistance定义:Mahalanobis距离由印度统计学家Mahalanobis提出 ， 表示数据的协方差距离 。

1、关于点投影到直线上涉及到的点积的投影意义(LDA 线性 判别插曲我在读-2判别-3/的时候 ， 看到一个点投影在一条直线上，等于一个矢量点积 。之前没深究 。这次在网上查了点积、投影等概念的解释，感觉网上的思路不是很清晰 。1.求点A到线L的投影画一条垂直线到线L，和垂直线在一起的焦点就是点在线L上的投影..

这一点可以用横坐标和纵坐标来表示，也可以用这条直线的长度加上方向来表示 。在线性判别分析中，我们想找一条直线，将样本点的所有投影点投影到这条直线上，使得投影后的类内方差最?。?类间方差最大 。网上的大部分信息都是这样描述的 。如果直线的方向向量记为W，则样本X在直线L上的投影为wTx 。所以这里的样本X在直线L上的投影应该是以样本点为终点，原点为起点的向量在直线L上的投影 。
【lda 线性判别分析】
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、信号与系统, 线性判断系统是否线性取决于信号是否满足叠加的要求 。如果输入x1 线性 linearmodel:由线性属性组合预测的函数 。线性模型简单但包含了机器学习的主要建模思想 。假设一个样本包含d个属性，表示为x(x _ { 1 }；x _ { 2 }；...；X_{d}) ， 其中x_i代表样本的第I个属性值 。线性模型的一般形式如下:用向量形式写:因此，只要确定W和B，就可以确定模型 。比如一个判断瓜的方程可以写成:f_{好瓜}(x)0.2x_{颜色} 0.5x_{蒂} 0.3x_{敲}给定数据集D{(x_1，

(x_2，y_2)，...，(x_m，y_m)}，其中x _ I(x _ { i1 }；x _ { 2 }；...；x_{id})，y_i∈R .对于离散属性，如果存在有序关系，可以转换为连续值，比如身高和身高可以转换为1和0；如果没有顺序关系 ， 假设有k个属性值，可以转化为k维向量 。例如，对于甜瓜，西瓜、南瓜和黄瓜可以转化为(0，1)，(0 ， 

5、20数据 判别 分析Mahalanobisdistance定义:Mahalanobis距离由印度统计学家Mahalanobis提出，表示数据的协方差距离 。这是一种计算两个未知样本集之间相似性的有效方法 。与欧氏距离不同，它考虑了各种特征之间的关系，是尺度无关的 ， 即与测量尺度无关 。对于均值为μ，协方差矩阵为σ的多变量向量，马氏距离公式为:distance 判别将distance 判别中的算法写成一个名为discriminiant.distance的函数，其中输入变量TrnX1，
6、怎么对 线性 判别 分析LDA作图plotuser vouser(user VO)voinfo；stringusernameuser . get username()；string password user . get password()；system . out . println(quot；您的用户名是quot； 用户名)；system . out . println(quot；您的密码是quot； 密码)；ListlistnewArrayList()； 。

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