线性判别分析（Linear discriminant analysis），简称为 LDA，是统计大拿罗纳德·艾尔默·费希尔爵士（英语：Sir Ronald Aylmer Fisher）在1936年提出的。Sir Ronald Aylmer Fisher（1890--1962）关于 LDA 网上介绍的很多，也写得很不错，本文尝试用一个新的视角来解读该算法，集思广益。1 方差分析费希尔设计了方差分析，
在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树是一种预测模型，对未标识的实例进行分类；也是一种描述性模型，标识哪些诶特在可以将实例从不同类里区分不来。决策树分类器是基于信息熵的学习。决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。决策树原理和问答判断相似，根据一系列数据
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2024-07-09 19:13:13
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1.决策边界：根据logistic回归方程的假设函数h(x)=g(），g(z)=1/(1+e^(-z))，g(z){0,1},可知当g(z)>=0.5时z>=0，相反z<0，分类时只要满足z=>=0就可以实现分类，（=theta_i*x_i,也就是向量theta是决策边界z的法向量，即，后面svm后用到）当参数确定时，即可绘制出一条线，关于线性可分，非线性可分，请移步这里（
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2024-03-21 11:01:43
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## LDA决策边界在Python中的实现
线性判别分析（LDA）是一种用于分类的技术，它通过寻找最佳的线性决策边界来区分不同类别的数据。本文将教你如何在Python中实现LDA并绘制决策边界。我们将通过以下步骤完成这个任务：
| 步骤 | 描述 |
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不同于PCA方差最大化理论，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间之后，使得同一类数据尽可能的紧凑，不同类的数据尽可能分散。它的数据集的每个样本是有类别输出的，投影后类间方差最大，类内方差最小LDA需要数据满足如下两个假设：原始数据根据样本均值进行分类不同类的数据拥有相同的协方差矩阵一般来说第2条很难满足，所以在实际使用中如果原始数据主要是根据均值来划分的，此时LDA降维效果很好，但是PCA效果就
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2024-07-05 21:39:12
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提要：本文主要介绍了和推导了LDA和PCA，参考了这篇博客 LDALDA的原理是，将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA，首先得弄明白线性分类器(Linear Classifier)：因为LDA是一种线性分类器。对于K-分类的一个分类问题，会有K个线性函数：
Linear Discriminant Analysis（线性判别分类器）是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳，属于监督学习的方法。LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此，它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样
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2024-05-24 21:12:19
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LDA
LDA 是一种经典的线性学习方法。在二分类问题上，其目标是找到一个投影方向，使得按照此投影方向投影后，同类样例的投影点尽可能近，而非同类样例的样本点尽可能远。在多分类问题上（设类别数为 C），同样可以按照上述思想进行推导。值得注意的是，在二分类问题上，投影后的样本点的维度为 1， 而在多分类问题上，至多可以找到 C-1 个正交的投影方向，即投影后的样本点的维度可以为 [1,C-1],这可能
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2024-05-19 10:21:27
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LDA：
LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，
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2024-05-21 11:22:46
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线性判别法则（Linear Discriminant Analysis)LDA是一种监督学习。也称为Fisher's linear discriminant。LDA的原理是，将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空间中更接近。要说明白LDA，首先得弄明白线性分类器 因为LDA是一种线性分类器。对
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2024-04-01 12:03:11
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# 使用 LDA 分类算法的 Java 实现指南
在自然语言处理领域，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种常用的主题建模方法。对于刚入行的小白，了解如何在 Java 中实现 LDA 分类是一个很好的起点。本文将为您提供一个详细的步骤指南，帮助您轻松上手。
## 整体流程
在实现 LDA 分类算法之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个简单的流程表：
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1. 简述LDA线性判别分析（linear discriminant analysis, LDA）是最直接和最快的分类模型之一，是一种有监督的算法。模型的训练可分为3步：（1）计算某个类（如垃圾短消息类）中所有TF-IDF向量的平均位置（质心）； （2）计算不在该类（如非垃圾短消息类）中的所有TF-IDF向量的平均位置（质心）； （3）计算上述两个质心之间的向量差（即连接这两个向量的直线）。2.
0 前言看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述5个步骤：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4 部分阐述）一个采样：Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤
LDA：是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练、预测数据，比如说各种贝叶斯方法，就需要获取数据的先验、后验概率等等。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法，据我所
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）：一种经典的监督学习降维方法, 以下简称LDA。目录LDA 的思想LDA算法流程二分类LDA原理瑞利商广义瑞利商LDA 的思想给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能地接近、异类样本的投影点尽可能地远离。在对新样本进行分类时，将待预测的样本投影到学习到的直线上，根据它的投影点的位置来判
1.LDA数学原理fisherface方法与eigenface方法比较2.LDA算法步骤LDA算法的主要优点PCA和LDA的分析比较 1.LDA数学原理所谓分类器，一般是将输入空间X，根据需要划分的类别，将输入空间划分为一些互不相交的区域，这些区域的边界一般叫做决策面（decision boundaries）。预测函数的形式不同，会使得决策面或者光滑，或者粗糙。其中有一种比较特别的就是判别面是参
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2024-04-06 08:38:19
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文章目录1、数据集处理2、不同特征维度上的均值向量3、类内散步矩阵与类间散步矩阵4、特征值与特征向量5、可视化展示 主要流程： 理论部分的参考文章：1、LDA和PCA降维总结2、详解协方差与协方差矩阵3、期望值、均值向量和协方差矩阵4、如何计算数学期望以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据，其中3个种类山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚
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2024-07-06 09:09:42
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决策树（ID3）
1.思路选择划分数据集属性的方法找到划分数据集的最佳属性根据最佳属性划分数据集若划分后属于同一类别，结束分类；否则继续选择下一最佳属性直到分完所有属性，按多数表决法分类根据树绘图保存分类器，以供下一次使用 2.函数 生成树函数1：信息增益计算（熵）函数2：划分数据集函数3：选择最优属性函数4：确定叶子节点类别（多数
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2024-09-18 20:09:17
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LDA算法计算决策边界的 Python 实现
在数据科学领域，LDA（线性判别分析）是一种经典的监督学习方法，常用于特征降维和分类问题。本文将探讨如何在 Python 中实现 LDA 算法并计算决策边界，尤其是考虑到模型的可视化效果。在分析之前，我们先给出一个关于四象限图的背景，以方便读者理解采用 LDA 的实际场景。
### 背景描述
在机器学习中，我们经常会遇到不同类别的数据集，并希望将
“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型，模型主要解决文档处理领域的问题，比如文章主题分类、文章检测、相似度分析、文本分段和文档检索等问题。LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构，文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。它采用了词袋(Bag of Words)的方法，将每一篇文章视为一个词频向量，每一篇文档代表了一些主
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2023-07-31 21:53:21
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