«discriminant-analysis» 태그된 질문

선형 판별 분석 과 로지스틱 회귀 분석 의 통계적 차이를 둘러 보려고합니다 . 두 클래스 분류 문제의 경우 LDA가 교차하는 선형 경계를 만드는 두 개의 정규 밀도 함수 (각 클래스마다 하나씩)를 예측하는 반면, 로지스틱 회귀는 두 클래스 사이의 로그 홀드 함수 만 예측 한다는 것을 이해하고 있습니까? 경계를 만들지 만 …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

scikit-learn차원 축소를 위해 기계 학습 라이브러리 (Python) 의 선형 판별 분석 (LDA)을 사용 하고 있었으며 결과에 대해 약간 궁금했습니다. LDA가 무엇을하고 있는지 궁금해서 scikit-learn결과가 예를 들어 수동 접근이나 R에서 수행 된 LDA와 다르게 보일 수 있습니다. 기본적으로 가장 중요한 scikit-plot것은 상관 관계가 있어야하는 두 변수 간의 상관 관계를 보여줍니다. 테스트를 …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

아무도 차이점을 설명하고 이러한 세 가지 분석을 사용하는 방법에 대한 구체적인 예를 제시 할 수 있습니까? LDA-선형 판별 분석 FDA-피셔의 판별 분석 QDA-2 차 판별 분석 나는 모든 곳을 검색했지만 이러한 분석을 사용하고 데이터를 계산하는 방법을 볼 수있는 실제 값을 가진 실제 예제를 찾을 수 없었습니다. 실제 예제없이 이해하기 어려운 …

26 classification  discriminant-analysis 

PCA, LDA, CCA 및 PLS는 어떤 관련이 있습니까? 그것들은 모두 "스펙트럼"과 선형 대수적이며 매우 잘 이해되어 있습니다 (예를 들어 50 년 이상의 이론이 세워져 있습니다). 그것들은 매우 다른 것들 (차원 축소를위한 PCA, 분류를위한 LDA, 회귀를위한 PLS)에 사용되지만 여전히 매우 밀접하게 관련되어 있다고 느낍니다.

26 pca  discriminant-analysis  partial-least-squares  canonical-correlation 

예를 들어 Bayes 분류기를 통해 감독 된 통계 분류 작업에 대한 데이터 집합이 있다고 가정합니다. 이 데이터 세트는 20 개의 피쳐로 구성되며 PCA (Principal Component Analysis) 및 / 또는 LDA (Linear Discriminant Analysis)와 같은 차원 축소 기법을 통해 2 가지 피쳐로 요약하려고합니다. 두 기술 모두 데이터를 더 작은 피쳐 하위 …

25 classification  pca  regularization  discriminant-analysis  overfitting 

회귀 분석과 선형 판별 분석 (LDA) 사이에 관계가 있습니까? 그들의 유사점과 차이점은 무엇입니까? 두 개의 수업이 있거나 두 개 이상의 수업이 있으면 차이가 있습니까?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

이 기사 에서 저자는 선형 판별 분석 (LDA)을 주성분 분석 (PCA)에 연결합니다. 제한된 지식으로 LDA가 PCA와 어떻게 유사한 지 따를 수 없습니다. 나는 항상 LDA가 로지스틱 회귀와 유사한 분류 알고리즘의 한 형태라고 생각했습니다. LDA가 PCA와 어떻게 비슷한 지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

19 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation 

통계 학습의 요소 에서 결정 경계가있는 LDA (선형 판별 분석) 플롯을 보았습니다 . 데이터가 저 차원 부분 공간에 투영된다는 것을 이해합니다. 그러나 의사 결정 경계를 낮은 차원의 하위 공간 (위의 이미지의 검은 선과 같은)에 투영 할 수 있도록 원래 차원에서 결정 경계를 얻는 방법을 알고 싶습니다. 원래 (높은) 차원에서 의사 …

19 r  references  discriminant-analysis 

여러 곳에서 MANOVA는 ANOVA + 선형 판별 분석 (LDA)과 같다는 주장을 보았지만 항상 수동적 인 방식으로 이루어졌습니다. 나는 그것이 정확히 무엇 을 의미 하는지 알고 싶습니다 . 나는 MANOVA 계산의 모든 세부 사항을 설명하는 다양한 교과서를 찾았지만 통계가 아닌 사람이 접근 할 수 있는 좋은 일반적인 토론 ( 그림 만 …

18 anova  discriminant-analysis  manova 

91 페이지의 "통계 학습의 요소"의 단어가 있습니다. p- 차원 입력 공간의 K 중심은 대부분의 K-1 차원 부분 공간에 걸쳐 있으며, p가 K보다 훨씬 크면 이것은 차원이 상당히 떨어질 것입니다. 두 가지 질문이 있습니다. p- 차원 입력 공간의 K 중심이 대부분의 K-1 차원 부분 공간에 걸쳐있는 이유는 무엇입니까? K 중심은 어떻게 …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

에서 라이브러리의 함수를 R사용 하여 분류를 수행합니다. LDA를 이해하면 입력 x 에 레이블 y 가 할당되어 p ( y | x ) 를 최대화 합니까?ldaMASS엑스엑스x와이와이yp ( y| x)피(와이|엑스)p(y|x) 그러나 X = ( L의 경우 → g1 , L의 경우 → g2 )엑스=(엘ㅏ지1,엘ㅏ지2)x=(Lag1,Lag2)와이= D i r e c t i o …

17 r  discriminant-analysis  inference 

8 클래스 의 데이터 로 다중 클래스 LDA 분류기를 훈련하고 있습니다. 교육을 수행하는 동안 " 변수는 동일 선상에 있습니다 " 라는 경고가 표시됩니다. 90 % 이상의 훈련 정확도를 얻고 있습니다. Python 에서 scikits-learn 라이브러리를 사용 하여 다중 클래스 데이터를 훈련시키고 테스트합니다. 나는 적절한 테스트 정확도도 얻 습니다 (약 85 % …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

판별 분석에 대한 전문가를 찾았으며 이에 대한 질문이 있습니다. 그래서: 클래스가 잘 분리되면 로지스틱 회귀에 대한 모수 추정값이 놀랍게 불안정합니다. 계수가 무한대로 될 수 있습니다. LDA는이 문제로 고통받지 않습니다. 피처 수가 적고 예측 변수 의 분포가 각 클래스에서 대략 정규이면 선형 판별 모델은 로지스틱 회귀 모델보다 더 안정적입니다.엑스엑스X 안정성이란 무엇이며 …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

판별 분석에서 종속 변수는 범주 형이지만 선형 식별 분석에서 범주 형 변수 (예 : 주거 상태 : 농촌, 도시)를 다른 연속 변수와 함께 독립 변수로 사용할 수 있습니까?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

나는 PCA와 LDA 방법을 다루고 있었고 어느 ​​시점에 갇혀있다. 나는 그것을 볼 수 없을 정도로 단순하다는 느낌이 든다. 내 수준 ( ) 사이 급 ( ) 산란 행렬은 다음과 같이 정의된다 :S B에스여SWS_W에스비SBS_B 에스여= ∑나는 = 1씨∑t = 1엔( x나는티− μ나는) ( x나는티− μ나는)티SW=∑i=1C∑t=1N(xti−μi)(xti−μi)T S_W = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - \mu_i)(x_t^i - …

14 discriminant-analysis