阅读本文需要的背景知识点：线性判别分析、一丢丢编程知识一、引言 前面两节介绍了线性判别分析在不同角度下的实现方式，一种是根据费舍尔“类内小、类间大”的角度，另一种则是从概率分布的角度。本节来介绍另一种判别分析——二次判别分析算法1（Quadratic Discriminant Analysis Algorithm / QDA）二、模型介绍 同线性判别分析一样，从概率分布的角度来得到二次判别分析
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2023-12-19 23:01:03
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>>> from sklearn.discriminant_analysis import QuadraticDiscriminantAnalysis>>> import numpy as np>>> X = np.array([[-1, -1], [-2, -2, 2, 2])>>>
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2022-11-02 09:45:29
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一、python中的if判断语句
1、if条件判断单分支语句
举例：①
name = input(‘请输出您的用户名：’)
if name == ‘admin’:
print(‘超级用户上线’)
else:
print(‘普通用户上线’)=========================================================
2、if条件判断多分支语句
举例
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2023-08-14 22:39:48
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我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它
原创
2024-05-18 20:32:11
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
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2021-05-12 14:14:10
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描...
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2021-05-12 14:23:02
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判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术，我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。线性判别分析LDA是一种分类和降
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2024-05-21 14:47:05
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性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA，
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2022-11-27 21:53:12
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1.2.线性和二次辨别分析线性辨别分析（discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis）和二次辨别分析（discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis）是...
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2022-09-11 00:04:32
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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实际意义判别分析于聚类分析的功能差不多，区别在于，聚类分析之前，没有人知道具体的是怎么分的类，分了哪几大类。而判别分析是已经把类别给分好，要做的是把没有分好类的数据观测，按照之前分好的类再进行分类。这里不同于生活中常见的分类先有具体的分类逻辑（这里叫做判别函数）。所以判别分的难点在于先由分好类的数据观测找到一个或者多个判别函数，然后对未进行分类的观测按照该判别公式进行分类。进行判别分析需要满足的条
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2024-01-07 20:42:25
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预备知识 首先学习两个概念： 线性分类：指存在一个线性方程可以把待分类数据分开，或者说用一个超平面能将正负样本区分开，表达式为y=，这里先说一下超平面，对于二维的情况，可以理解为一条直线，如一次函数。它的分类算法
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2023-05-23 19:14:20
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二次判别是一个在 Python 编程和数据分析中常见的问题，特别是在需要对数据进行分类和再分类的场景。这个问题的复杂性主要来源于数据的多样性和不确定性，而解决这一问题的高效性又直接影响到业务的决策和执行效率。针对此问题，我们将详细探讨解决过程，从背景定位到生态扩展一步一步进行深入解读。
### 业务影响和时间轴
在某个电商平台，二次判别被用作识别潜在客户特征，优化用户体验。随着时间的推移，该平
文章目录前言一、2020C题目二、选取指标1.未归一化指标2.归一化、正向化三、Fisher判别法介绍四、SPSS的使用总结 前言学习数学建模过程中的Fisher笔记，顺便复习已经学过的模式识别，本文章将用SPSS来分析国赛数模2020C第二题，根据已有指标将给一些企业进行信用评级。笔者还是个菜鸡，如有错误欢迎指正。 **注意：**可能是因为指标选取不当或方法不适合，正确率低于50%一、2020
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2023-10-19 09:54:57
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4.6判别分析它是根据观察或测量到的若干变量值判断研究对象如何分类的方法。①具体来讲，就是已知一定数量案例的一个分组变量和这些案例的一些特征变量，确定分组变量和特征变量之间的数量关系，建立判别函数。②然后便可以利用这一数量关系对其他已知特征变量信息、但未知分组类型所属的案例进行判别分组。1、判别分析的基本条件①分组变量的水平必须大于或等于2。②每组案例的规模必须至少在一个以上。③各判别变量的测试水
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2024-09-06 22:36:16
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模式识别中的Fisher线性判别分析从这次博客开始将不会像以前一样将大段的《模式识别（第三版）》原文大部分内容重新说一遍，而是直接解释原文中的疑难点。一是这些文章是提供给自己或那些已经学习了但不理解部分知识点的《模式识别》读者，而不是面对那些想从看博客就学会模式识别的人；二是直接从原文摘抄既费时又多余，应该多把时间花在解释上面。Fisher线性判别分析的基本思想当只有两类的情况下，将多个多维的已知
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2024-06-06 16:37:31
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参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现机器学习方法。与逻辑回归类似，判别分析是用来做分类的。判别分析也是比较经典的多元统计分析方法。它有点类似于主成分，尽可能的将数据从不同的方向投影开，因此判别分析还具有降维的功能。判别分析有判别函数和系数，根据判别函数的不同，可以分为线性判别和
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2023-08-25 10:08:59
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背景松哥常言统计分三级：“初级说一说，中级比一比，高级找关系”；今天所言之题，即为高级找关系之一法。聚类与判别，所谓天下合久必分、分久必合，合则聚类，分则判别。1.聚类分析根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术, 把性质相近的个体归为一类, 使得同一类中的个体都具有高度的同质性, 不同类之间的个体具有高度的异质性。根据分类对象的不同分为样品聚类（Q聚类）和变量聚类（R）。现实研究中个
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2023-12-24 10:36:13
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应用案例 1 线性判别分析 执行线性判别分析可使用lda()函数，且该函数有三种执行形式，依次尝试使用。 （1）公式formula格式 我们使用nmkat变量作为待判别变量，其他剩余的变量作为特征变量，根据公式nmkat~使用训练集数据来运行lda()函数： library(MASS) librar ...
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2021-09-08 19:29:00
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