Python-线性判别分析(Fisher判别分析)使用鸢尾花数据集 Iris

上传者: 38625559 | 上传时间: 2021-05-14 10:33:55 | 文件大小: 92KB | 文件类型: PDF
本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集。 目录线性判别分析代码实现缺少一组数据的问题已解决!代码已更新! 线性判别分析 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法,在二分类问题.上因为最早由[Fisher, 1936]提出,亦称“Fisher判别分析”。 LDA的基本思想:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的位置来确定新样本的类别。 下图是LD

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评论信息

  • GAN饭王 :
    啥都没有,骗人的,半颗星都不给
    2021-06-21

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