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費雪的判別分析與線性判別分析

本文的閱讀等級:高級 在許多現實應用中,我們往往要面對高維度 (多變數) 數據,為便利分析,降維 (dimension reduction) 常是一個必要的前處理工作。主成分分析 (principal components analysis) 是目前普遍被採用的降維技術 (見“主成分分析”)。主成分分析是一種非教導式學習法 (unsupervised learning),根據樣本自身的統計性質降維,並不在乎 (甚至不知道) 這些數據的後續應用。在機器學習領域,分類 (classification) 與回歸 (regression) 是兩個最具代表性的問題描述典範。所謂分類是指識別出數據點所屬的類別。本文介紹英國統計學家費雪 (Ronald Fisher) 最早提出的一個專為包含兩個類別樣本所設計的教導式 (supervised) 降維法,稱作費雪的判別分析 (Fisher’s discriminant analysis),隨後並討論三個延伸問題: 甚麼是線性判別分析 (linear discriminant analysis)?它與費雪的判別分析有何關係? 線性判別分析與最小平方法有甚麼關聯性? 費雪的判別分析如何推廣至多類別 (類別數大於2) 判別分析? Advertisements

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