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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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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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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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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原创
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 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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# Python Fisher解析
## 什么是Fisher解析
Fisher解析是一种用于统计学中数据分析的方法，主要用于研究两个或多个变量之间的相关性。Fisher解析通过计算变量之间的相关系数，来评估它们之间的关系强度和方向。该方法可以帮助研究者理解变量之间的关联程度，进而做出更准确的预测或决策。
## Fisher解析的计算方法
Fisher解析的计算方法主要包括两个步骤：计算Pe
原创
2024-04-24 04:45:12
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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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谷禾健康生态学家在分析微生物组和感兴趣的协变量(如临床结果或环境因素)之间的关联时，经常以两种方式查看物种分类计数数据。一种是将计数视为定量的(即作为相对丰度数据进行分析)；另一种是将计数数据离散化，只表明一个分类单元在样本中是否存在。虽然第一种方法在医学文献中可能更常见，但这种关联也可能是由于样本中存在或不存在的分类群的变化所驱动的。例如，在人类肠道中，物种丰富度的增加与更稳定的生态系统有关，生
统计机器学习线性回归回归方程：Y = WX解析解：损失函数-最小二乘法用高斯概率密度函数表示出y，然后进行极大似然估计理解：频率派角度-误差复合高斯分布的最大似然估计求法：误差服从正太分布(0,sigma) => y服从正太分布(wx,sigma)正则化从两个角度理解：频率角度：维度太大无法求逆矩阵，且容易过拟合，给w加上约束 是半正定，不一定可逆， 为半正定加单位矩阵，是正定的，
一、设计目的本设计旨在进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理。二、算法原理线性判别函数的一般形式可表示成根据Fisher选择投影方向W的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W的函数为：使用Fisher准则方法确定最佳线性分界面的方法是一个著
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2023-07-11 16:37:00
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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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## 如何实现 Python Fisher-Jenks
### 1. 简介
Fisher-Jenks 是一种常用的数据分类方法，特别适用于需要将连续的数值数据划分成不同的等级或分组。在 Python 中，我们可以使用 `pysal` 库来实现 Fisher-Jenks 分类算法。
### 2. 流程概述
下面是使用 Fisher-Jenks 分类算法的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-07-17 07:38:28
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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
