理论部分我就不细说了，可以参看上面提及的《模式识别（第二版）》P91。程序的算法是梯度下降法，参看书的P93~94，形式如下： 这个算法还是很简单的，用Matlab实现尤为容易，废话不多说，贴程序（Matlab版本7.0.1）： &
选择Index并不明显，有几个问题可以帮助选择Index。是否需要精确结果使用Flat。IndexFlat2是唯一能保证精确结果的Index。它为其他Index提供了对比标准。它不会压缩向量，不支持带标签添加，只能顺序添加。所以，如果你需要add_with_ids，使用IDMap,Flat。内存是否有限制请注意Faiss所有的Index都是存储在RAM里的，如果不需要精确结果，而同时RAM是有限的
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2024-06-09 08:54:41
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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
fisher精确检验(fisher’s exat test)和超几何分布
原创
2021-07-14 10:13:12
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题目:Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。每个数据包含4个属性，分别是花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度，通过这4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。现在给定IRIS训练数据集,该数据集包含135个数据，每个类别有45个训练数据，分为三种类型,假设IRIS数据中各类别符合正态分布。测试数据集中一共15个数据，
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2023-12-15 09:03:17
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参考资料：
1.医学分子生物学 第六章 第一节 表观遗传学-甲基化
2.医学分子生物学 第六章 第二节 表观遗传学-组蛋白修饰
3.组蛋白修饰是个啥1.什么是表观遗传学？举个例子：同卵双生的双胞胎个体，从遗传学角度说他们的DNA序列是一致的，但多种表型存在一些差异。经典的孟德尔遗传定律和生物学表型之间还存在另外一层调控因素，即表观遗传。表观遗传（Epigenetics）是指DNA序列未发生变化，但
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2024-05-06 13:08:41
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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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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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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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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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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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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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卡方检验 Chi-Squarethe chi-square test measures dependence between stochasticvariables, so using this function “weeds out” the features that are themost likely to be independent of class and therefore irr
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2024-04-19 19:34:57
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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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Fisher卡方卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。SPSSAU医学研究模块中的卡方检验时，有提供2*2即4表格时提供fisher卡方检验p值，但当为R*C结构时，也或者为汇总表格数据时，可使用fisher卡方按钮单独进行计算。fisher卡方理论依据为超几何分布，其利用排列的数学原理进行计算，在样本量较大计
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2023-10-10 13:30:35
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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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## Fisher检验在Python中的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现Fisher检验。Fisher检验是一种常用的统计方法，用于分析两个分类变量之间的关联性。在本文中，我将使用Python中的`scipy`库来实现Fisher检验。下面是实现Fisher检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
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2023-11-24 09:52:12
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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
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
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2023-12-18 23:17:17
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Fisher分类器
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2022-10-10 16:04:14
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