概率线性判别分析 论文引文 免责声明 通过经验贝叶斯估计参数。 该代码最初是为的人工智能（XAI）项目，因此它会将对于简单分类问题不必要的参数保留在内存中。 谢谢！ 特别感谢和推动和实现了相同的区别和pip安装！ MNIST手写数字数据使用演示 。 如果您将此软件包安装在虚拟环境中，请首先激活该虚拟环境。 导入plda和其他方便的软件包。 加载数据。 预处理数据和拟合模型。 如何对数据点进行分类：过度拟合分类器。 如何对数据点进行分类：更适合的分类器。 提取LDA功能。 如何对数据点进行分类：“相同或不同类别”的区分。 提取预处理信息。 提取模型参数。 依存关系 如果您一般不代码或研究，请查看以下下载和安装说明： 和 。 要将此存储库作为依赖项添加到您自己的conda环境yml文件中，请在依赖项末尾添加以下内容（例如，此存储库的文件）。 - python>=

针对表面肌电信号(SEMG)的非平稳性及小波包变换系数维数过高的问题,提出一种小波包主元分析和线性判别分析相结合的表面肌电信号动作特征识别新方法。以表面肌电信号用于智能轮椅为例,对采集到的两路SEMG信号进行小波包主元分析,提取SEMG信号的运动特征矩阵,并将运动特征矩阵输入到线性判别分类器进行分类,实现了前臂动作识别。试验表明:该方法能够将小波包系数矩阵由16维降到4维,并且对前臂的四种动作模式(握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻)的平均正确识别率达98%,与传统的小波包变换相比有较高的识别率。

刚看到一篇有关判别分析的原理及计算过程的文章，写得很详细，对于理解判别分析及应用都有很大的 帮助，希望对大家有用。

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。

这是吴恩达机器学习视频的关于高斯判别分析的相关讲英文讲义的中文翻译，由于原版讲义未对相关公式进行推导，在上传的资源里对这些公式进行的详细的数学推导。希望对大家有所帮助

libPLS 是一个用于 PLS 和 PLS-DA 建模的集成库，包含数据预处理、线性建模、交叉验证、异常值检测、一系列变量选择方法等功能。采样（CARS）、子窗口置换分析（SPA）、随机青蛙（RF）、边缘影响分析（MIA）等。PLS和PLS-DA是化学计量学、代谢组学等广泛使用的方法。 最新版本可在： www.libpls.net

线性判别分析分类器和二次判别分析分类器包括代码、纸张、电源点

文章目录一、线性分类的数学基础与应用1、Fisher基本介绍2、Fisher判别思想3、举例二、Fisher判别的推导（python）1、代码2、代码结果三、Fisher分类器1、定义2、scikit-learn中LDA的函数的代码测试3、监督降维技术四、参考文献 一、线性分类的数学基础与应用 1、Fisher基本介绍 Fisher判别法是一种投影方法，把高维空间的点向低维空间投影。在原来的坐标系下，可能很难把样品分开，而投影后可能区别明显。一般说，可以先投影到一维空间(直线)上，如果效果不理想，在投影到另一条直线上(从而构成二维空间)，依此类推，每个投影可以建立一个判别函数。 2、Fishe

现有基于变分模态分解算法(VMD)的轴承故障诊断方法,由于其参数K需要依据先验知识预先设定,缺乏对K值最优设定的理论支撑,难以保证故障特征提取及故障诊断的精确性.针对上述问题,提出一种基于参数估计优化的VMD与多尺度熵(MSE)的石化装备轴承特征提取及诊断新方法.首先,针对VMD分解参数K的难以实现最优设定问题,利用局部均值分解(LMD)自适应分解分量的频率分布特征,构建一种实现K值有效估计的方法;其次,在VMD分解的基础上,提出一种MSE和线性判别分析(LDA)协同特征提取方法,完成特征模型构建;然后,针对轴承故障特征样本过少,利用支持向量机(SVM)对提取故障特征进行识别;最后,利用石化装备实验室仿真平台的轴承故障数据进行实验,验证算法的有效性和工程实用性.对比分析表明,所提出的算法可以很好地提取故障特征且故障识别精度较高,具有较好工程操作性和扩展性.

在生产、科学研究和日常生活中，经常会遇到对某一研究对象属于哪种情况作出 判断。例如要根据这两天天气情况判断明天是否会下雨；医生要根据病人的体温、白血 球数目及其它症状判断此病人是否会患某种疾病等等。