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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Fisher discrimination criterion （费舍尔判别准则）其思想是:投影，使多维问题转化为低维问题来进行处理。选择一个适当的投影轴，使所用的样本点都投影到这个轴上得到投影值，使得同一类样本所形成的投影值的距离尽量的小，而不同类之间的投影值距离尽可能大。 通俗解释： ref: 又称线性判别，要计算一个向量乘法和减法，然后比较最小值就能解决判别问题， 下面用例子讲比较好
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2023-11-16 14:25:10
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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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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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理论，编程步骤和优缺点1.理论 判别分析是用于判别个体所属群体的一种统计方法，判别分析的特点是根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本的数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别公式和判别准则。然后，当遇到新的样本点时，只要根据总结出来的判别公式和判别准则，就能判别该样本点所属的类别。判别分析是一种应用性很强的统计数据分析方法。Fisher判别 （1）借助方差分析的思想构造一个线性判别函数： （
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2023-06-14 20:27:24
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最近一个朋友问这方面的一些问题，其实之前也就很粗略的看了下fisher，真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂。下面小结下自己对fisher判别的理解： 其实fisher和PCA差不多，熟悉PCA的人都知道，PCA其实就是在寻找一个子空间。这个空间怎么来的呢，先求协方差矩阵，然后求这个协方差矩阵的特征空间（特
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2024-07-02 23:23:25
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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
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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这是我在上模式识别课程时的内容，也有参考这里。线性判别函数的基本概念判别函数为线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量，又称样本向量， 称为权向量， 分别表示为 是个常数，称为阈值权。设样本d维特征空间中描述，则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成 (3-1) 其中 而ω0是一个常数，称为阈值权。相应的决策规则可表示成， g(X)＝0就是相应的决策面方程，在线性判别
机器学习之线性分类以及Fisher线性判别一、什么是线性分类器和Fisher判别在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。线性分类器定义：Fisher线性判别：Fisher判别法是判别分析的方法之一，它是借助于方差分析的思想，利用已知各总体抽取的样品的p维观察
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2024-05-14 19:42:33
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Fisher判别分析将高维度空间的样本投影到低维空间上，使得投影后的样本数据在新的子空间上有最小的类内距离以及最大的类间距离，使得在该子空间上有最佳的可分离性 可以看出右侧投影后具有更好的可分离性。Fisher判别分析和PCA差别刚学完感觉两个很类似，实际上两个方法是从不同的角度来降维。 PCA是找到方差尽可能大的维度，使得信息尽可能都保存，不考虑样本的可分离性，不具备预测功能。 LAD(线性判别
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2023-09-01 12:33:09
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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
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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Fisher线性判别在理解Fisher线性分类的参考代码基础上（matlab代码），改用python代码完成Fisher判别的推导。重点理解“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）的概念和几何意义。1、Fisher线性判别（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”与“群间离散度”2、Python代码 在理解Fisher
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2023-11-09 10:34:55
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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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Fisher线性判别是一种用于分类的线性判别分析方法，它可以通过对不同类别的样本进行线性组合，从而实现对新样本的分类。在这篇博文中，我将详细说明如何在Python环境下实现Fisher线性判别，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化等方面的内容。
## 环境准备
在进行Fisher线性判别的实现之前，首先需要确保所需的开发环境已经搭建完成。以下是需要安装的主要库：
# 实现 Fisher 线性判别（Fisher Linear Discriminant, FLD）的方法
Fisher 线性判别是一种经典的降维和分类方法，主要用于寻找最佳的线性组合，使得同类样本在投影后尽量聚集，而不同类样本则尽量分开。本文将为刚入门的小白详细介绍如何在 Python 中实现 Fisher 线性判别。
## 整体流程
在开始编码之前，先理解实现该算法的整体流程。以下是实现步
# 理解Fisher判别与Python实现指南
Fisher判别（Fisher Discriminant Analysis, FDA）是一种用于分类的线性判别分析方法，它通过寻找一个最佳的线性组合来最大化类间距，同时最小化类内距。对于初学者来说，了解Fisher判别的原理并在Python中实现它是一个很好的练习。
本文将通过一个系统化的流程，带领你一步步实现Fisher判别分析的Python代
# Python的Fisher判别
## 简介
Fisher判别是一种用于分类问题的统计学方法，它基于样本数据的特征向量，通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，找到最佳分类边界。Fisher判别广泛应用于模式识别、机器学习和数据挖掘等领域。
## Fisher判别原理
Fisher判别的核心思想是通过线性变换将高维数据映射到一维空间，以实现分类。它的目标是找到一个投影方向，使得在该方向上不
原创
2023-07-20 07:35:18
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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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