如果把机器学习归为两大类，那么主要的工作可以分为：分类和聚类。而分类任务基本上占整个机器学习或者是数据挖掘领域的70%,可见我们遇到的很多问题，都可以用分类的算法进行解决。机器学习发展到现在，许多被证实有效的分类算法被提出，例如我们经常会用到的K-近邻分类器、朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、决策树算法等。大家平时在用的时候可能并不太清楚每种分类算法适合哪种类型的数据，因为对于不同的数据集，
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2023-07-11 16:38:55
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在处理数据的时候，我们往往会遇到高维数据，对于这种数据进行分类往往比较头疼，如果我们能把高维数据降至一维而且还不影响其分类效果，那么这将会有利于分类，而Fisher算法就是用来将高维数据降至一维而尽量保持其原有特征的一种算法。先来看一下这个降维效果，明显可以发现这并不是我们想要的，因为蓝色数据和红色数据有重合部分，而且大部分蓝色点和红色点距离过小，这样容易造成错误分类。 再来看一下下面这
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2023-07-24 14:13:50
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Fisher分类器
原创
2022-10-10 16:04:14
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多类线性分类器算法原理及代码实现 MATLAB一、算法原理 下面举例说明为何蓝圈部分在case2中是确定的而在case1中不确定：二、代码实现1、HK函数function [] = HK(w1_data,w2_data)
%w1_data为第一类数据集 w2_data为第二类数据集
%此函数的作用为用HK算法对输入的数据集w1_data,w2_data做二分类，并画出分界面
lr=0.5 ;
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2024-08-02 10:48:37
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python代码完成Fisher判别的推导一、Fisher算法的主要思想二、Fisher数学算法步骤①计算各类样本均值向量
m
i
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2023-11-28 10:24:28
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课程目标 CO1: 学习并掌握图像分类项目的语法基础、深度学习基础CO2: 通过学习和完成图像分类项目 ，初步掌握应用 python 语言调用模型并完成特定图像分类的能力。CO3 ：培养学生在开展实践过程中的分工协作，交流表达能力CO4 ： 培养学生对实践工作内容的文档写作能力。 人工智能基础人工智能是什么，和图像分类项目的关系是什么人工智能（ Arti
一、两分类问题1、LDA分类1.1、概念判别分析旨在寻找一种分类规则，而分类分析更进一步：将新的观察对象分到一个合适的类别——即在分析过程中进行的预测。Fisher判别分析的分类（LDA分类）是基于前面Fisher判别分析的思想进一步进行分类的。Fisher判别分析的思想是找到一个投影方向，使得两个样本均值在上的投影，之间的标准化距离最大，如下图。最后，我们求得的Fisher判别分析的判别函数。由
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2024-08-27 08:10:54
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文本分类（Document Classification / Document Categorization）▶ 分类方法1——基于规则(Hand-coded)精度高开销大▶ 分类方法2——机器学习(Machine learning)是一种计算机算法，该算法通过对数据做自动分析来获得规律，并利用这些规律对未知数据进行预测。它是人工智能的一个分支。有监督学习无监督的学习训练集包括输入和由
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2023-08-10 14:37:09
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一、实验内容 二、基本思想 若把样本的多维特征空间的点投影到一条直线上，就能把特征空间压缩成一维。那么关 键就是找到这条直线的方向，找得好，分得好，找不好，就混在一起。因此
fisher
方法目标 就是找到这个最好的直线方向以及如何实现向最好方向投影的变换。这个投影变换恰是我们 所
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2024-07-30 21:37:08
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基于 Fisher 准则的线性分类器设计 Python
Fisher 准则（Fisher Criterion）作为一种经典的统计学习方法，在模式识别和机器学习中得到了广泛应用。其核心思想是通过最大化类间散度和最小化类内散度，来找到最佳的线性判别面，以此实现有效的分离不同类别的数据。本文将详细阐述如何在 Python 中实现基于 Fisher 准则的线性分类器设计。
## 背景定位
在实际的应
准则采用一种分类形式后，就要采用准则来衡量分类的效果，最好的结果一般出现在准则函数的极值点上，因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题，即求准则函数的参数，如线性分类器中的权值向量。分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则Fisher准则Fisher线性判别分析LDA（Linearity Distinction Analysis）基本思想
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2024-05-28 11:26:21
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1. 完成形式本Fisher二分类判别模型的代码是利用Python独立完成编写的，基本基于上课所讲内容，没有参考网上代码。2. 实现算法思路- 数据集选择与载入初始化 电力行业中，比较适合Fisher分类判别模型的数据集为用户画像的分类。然而电力行业由于国家管控的特殊性，导致网络上能够找到的开源的数据集过少，在Dataju平台原先有的十多个能源客户画像数据集在今年下半年也全部由于版权、客户信息保密
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2023-10-26 13:29:13
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已知有两类数据和 二者的概率已知 ， 。 中数据点的坐标对应一一如下： =[0.2331 1.5207 0.6499 0.7757 1.0524 1.1974 0.2908 0.2518 0.6682 0.5622 0.9023 0.1333 -0.5431 0.9407 -0.2126 0.0507 -0.0810 0.7315 0.3345 1.0650 -0.0247 0.1043 0.3122 0.6655 0.5838 1.1...
原创
2021-12-28 17:37:15
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# Fisher线性判别分类的Python实现
Fisher线性判别（Fisher's Linear Discriminant）是一种用于分类的线性方法，特别是在样本特征在多个类别中分布时使用。它旨在寻找一个最佳的线性组合，使得不同类别的样本在新的特征空间中尽可能分开。本文将介绍Fisher线性判别的原理，代码实现，以及如何在Python中使用其进行分类。
## 理论基础
Fisher线性判
一、Fisher线性判别分析原理解析与算法描述 Fisher：1890-1962, 英国数学家，生物学家，现代统计学奠基人之一，证明了孟德尔的遗传律符合达尔文的进化论。 Fisher线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 简称Fisher LDA)是一种应用较为广泛的线性分类方法，该方法于1936年由Fisher提出。 Fisher准则的基本原理是，对于d维空间的
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2023-10-25 14:51:04
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# Python 实现 Fisher 判别器
Fisher 判别器（Fisher Discriminant Analysis, FDA）是一种用于降维和分类的统计方法，旨在找到一条能够有效区分不同类别样本的直线。通过 Fisher 判别分析，我们可以将高维数据映射到低维空间，并获得更好的分类效果。本文将介绍如何使用 Python 实现 Fisher 判别器，并提供代码示例。
## Fisher
基于 Fisher 方法的分类的 Python 程序
在当今的数据科学领域，分类问题是一个核心课题。在众多分类算法中，Fisher 方法因其简洁性和有效性而备受关注。Fisher 方法，或称 Fisher 线性判别分析（LDA），主要用于处理两个类别之间的线性分类问题。它以统计学家 Ronald A. Fisher 的名字命名，在样本分类时能够有效地将不同类别最大化分开。
### 背景描述
F
1.原理概述我们的目的是将高维的数据投影到一维直线上并在投影的值中取一个阈值进行分类，如下图所示：（绘画水平有限，将就着看）在上图，很明显左边的投影更适合分类，因为两种类别（o和x）在投影直线上能轻松地找到一个阈值将其区分开来，而右边的投影方向则不适合当前分类。所以我们需要求解一个适合的投影方向在理解fisher的时候，我遇到了很多不理解问题，在经过多本书籍的对比之后终于搞懂了，其大致的思路如下：
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2024-01-06 08:18:27
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机器学习之Fisher判别分析一、算法描述1、W的确定2、阈值的确定3、Fisher线性判别的决策规则4、群内离散度”（样本类内离散矩阵）、“群间离散度”（总类内离散矩阵）二、Python代码实现 一、算法描述Fisher线性判别分析的基本思想：选择一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起，不同类的样本相隔尽可能
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2023-07-11 16:37:42
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目录一、什么是Fisher线性判别？二、Fisher判别分析的思想三、Fisher判别分析步骤四、Fisher判别分析python代码实现 一、什么是Fisher线性判别？可以考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维，这在数学上容易办到，然而，即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群，如果把它们投影到一条任意的直线上，也可能使得几类样本混在一起而变得无法识
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2023-10-12 10:06:48
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