线性判别分析变换函数
（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种经典的模式识别和特征提取方法。它通过将原始数据投影到一个低维空间中，使得不同类别的样本在投影后的空间中尽可能地分开，同一类别的样本尽可能地聚集在一起。
LDA的主要目标是最大化类间散布矩阵（between-class scatter matrix）与最小化类内散布矩阵（within-class scatter matrix）之比。类间散布矩阵衡量了不同类别之间的差异，而类内散布矩阵衡量了同一类别内部的差异。通过求解广义特征值问题，可以得到最优的投影方向，即LDA变换函数。
LDA在模式识别、人脸识别、图像处理等领域有广泛的应用。它可以用于降低数据维度，提取最具判别性的特征，从而改善分类和识别的性能。在实际应用中，LDA可以与其他分类算法（如支持向量机）结合使用，以进一步提高分类效果。
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线性判别分析变换函数
、、、、
据我所知，transform()函数投影数据以最大化数据集的类分离，并应返回一个形状(n_samples, n_components)数组
但是我的df_lda的形状是(614，1)。或者我的数据不是线性可分的？
浏览 8提问于2017-08-30得票数 1
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我知道新的可以执行几种判别分析，例如LDA或QDA。然而，MATLAB中提到的“正则化”和“bayesian”帮助我感到困惑。
如果fitcdiscr使用默认参数，将执行什么样的判别分析？它是使用贝叶斯线性判别分析(BLDA)、费舍尔线性判别分析(rLDA)还是某种正则线性判别分析()？
浏览 6提问于2016-12-20得票数 1
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线性判别分析逆变换
、、、
但是我在LDA类中找不到inverse_transform函数。
我认为如果有人能深入解释LDA逆变换的数学局限性，那就太好了。
浏览 4提问于2017-03-22得票数 4
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我曾在“数学堆栈交换”中问过这个问题，但我认为它可能更适合这里：Fisher's线性鉴别和LDA这两个术语经常被交替使用，尽管Fisher最初的文章实际上描述了一个略有不同的判别，它并没有对LDA的一些假设做出假设，如正态分布类或等类协方差
浏览 0提问于2021-03-24得票数 2
维基百科关于Logistic回归的文章说：有人能帮助我理解线性判别的假设是什么，他们持有的一个例子，以及如何应用Bayes规则的结果在Logistic模型中。是否有线性</
浏览 0提问于2016-05-06得票数 2
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鉴于这些备选办法：K近邻与K=5对此最好的算法是什么？我认为应该是5，因为K越大，准确度就越差？你会选择什么?为什么？
浏览 0提问于2021-01-21得票数 0
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我正在学习机器学习，最近我研究了使用线性判别分析对线性可分数据进行分类。为此，我使用了scikit-learn包和函数关于MNIST手写数字数据库中的数据。但是，预测函数使用来自所有784个维度的数据(对应于28x28像素的图像)。我不明白为什么所有的维度都用于预测？虽然线性判别分析的目的是在低维空间上找到一个投影，允许最大限度地允许分类分离，这样理想情况下数据是<em
浏览 3提问于2018-12-21得票数 1
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我被要求对我的一个项目的一组数据执行线性判别分析。我使用的是ALGLIB (C++版本)，它有一个which _ how函数，但是我需要一些帮助来理解如何使用它。fisher lda函数接受一个二维数组的值，并返回另一个一维数组(我不知道它们是什么意思)。任何帮助理解LDA和/或如何使用此功能的人都将不胜感激。编辑：/********************************************
浏览 3提问于2015-07-27得票数 0
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我需要2个matlab函数。这些函数将是多类分类器。我有26个不同的课程。每个类有16个不同的值。我总共有20k行数据。正如我所说的，每一行都有类标签(整数)和16个不同的值。因此，我将使用这2个函数对它们进行分类并比较它们的性能。
非常感谢你的每一种贡献。
浏览 0提问于2011-01-21得票数 2
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3回答
对于所有线性分类器和线性回归算法，预测算法都是完全相同的吗？众所周知，任何线性分类器都可以描述为：y = w1*x1 + w2*x2 + ... + c确定线性分类器参数的方法有两大类(生成和鉴别)：https://en.wikipedia.org/wiki线性判别分析(或Fisher线性判别)，朴素贝叶斯分类器问:线性分类器只在学习算法中有所不同，但它们在预测y = w1
浏览 0提问于2019-01-31得票数 5
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据我所知，线性鉴别分析(LDA)是一种减少输入特征数量的技术。Wiki还声明了相同的
线性判别分析(LDA)、正态判别分析(NDA)或判别函数分析(NDA)是Fisher线性判别的推广，它是一种用于统计、模式识别和机器学习的方法，用于寻找表征或分离两类或两类以上事件的特征的线性组合由此产生的组合可以用作线性分类器，或者更常见的是，在以后的分类之前进行降维。
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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我的问题是，MLR文档中说"classif.earth”使用地球算法执行灵活的判别分析。如果我错了请告诉我，但在我看来，"classif.earth“并不是在做灵活的判别分析，而是在地球模型上拟合逻辑回归。
浏览 1提问于2017-08-04得票数 0
第二部分仍然涉及到z <- .Call(C_Cdqrls, x, y, tol, FALSE)和我所不期望的，线性回归和判别分析在数学层面是相同的。，我是不是错过了明显的？
浏览 2提问于2019-07-09得票数 5
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我正在尝试使用mda和ggplot2软件包绘制灵活判别分析和混合判别分析的结果。我这样做是为了线性判别分析(LDA)，但我不知道继续下去。有什么帮助或想法如何使用ggplot2对这些图形进行编码吗？
浏览 1提问于2020-08-23得票数 2
我使用纸中提出的方法来求函数的非线性。现在，我从特里·里特的论文上读到这意味着非线性值应该是一个整数。非线性计算的算法是先用快速沃尔什变换求出沃尔什谱，然后再用公式计算。Nl(f_k) = 2^{k-1} - \dfrac12 \cdot\max_{a\in\mathbb{F_2^{2^k}}} |W_f(a)|
其中，Walsh谱是用相应的Hadamard矩阵乘以函数<
浏览 0提问于2020-12-17得票数 3
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我的函数将使用线性判别分析(lda )的预测方法对输入的数据进行分类。
我希望我的第二个函数只运行预测函数。我可以使用一个创建并返回lda的opencpu函数。
浏览 0提问于2017-04-28得票数 2
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我发现很难理解线性判别分析(LDA)的过程，我想知道是否有人能用英语一步一步地解释它。据我所知，LDA与主成分分析(PCA)密切相关。但我不知道它是怎么让所有的概率都精确到很精确的。
浏览 2提问于2016-02-18得票数 3
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