fisher判别分析
时间: 2023-08-18 19:11:03 浏览: 69
Fisher判别分析是一种经典的统计学习方法,用于进行模式识别和分类任务。它是由英国统计学家罗纳德·费舍尔(Ronald Fisher)于20世纪30年代提出的。
Fisher判别分析的目标是通过线性组合将数据投影到低维空间,以使得不同类别的样本在投影后的空间中尽可能地分开。具体来说,Fisher判别分析通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式来确定最佳投影方向。
在使用Fisher判别分析进行分类时,首先需要计算类别的均值向量和协方差矩阵。然后,根据这些统计量计算投影方向,使得在投影后的空间中类别之间的距离最大化。最后,通过设定一个阈值来进行分类。
Fisher判别分析在实际应用中被广泛使用,特别是在模式识别、图像处理和生物信息学等领域。它可以用于降维、特征提取和分类任务,并且在一些情况下具有良好的性能。
相关问题
matlab费希尔判别分析
费希尔判别分析(Fisher Discriminant Analysis)是一种经典的模式别和机器学习方法,用于在高维数据中进行分类和特征提取。它由英国统计学家罗纳德·费希尔(Ronald Fisher)于1936年提出。
费希尔判别分析的目标是通过线性变换将原始数据投影到低维空间,使得不同类别的样本在投影后的空间中尽可能分开,同一类别的样本尽可能接近。这样可以实现数据降维和分类的双重目的。
具体而言,费希尔判别分析通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵来确定最佳投影方向。类内散度矩阵衡量了同一类别内样本之间的差异程度,而类间散度矩阵衡量了不同类别之间的差异程度。最佳投影方向是使得类间散度最大化、类内散度最小化的方向。
在Matlab中,可以使用`fitcdiscr`函数进行费希尔判别分析。该函数可以根据输入的训练数据和标签进行模型训练,并返回一个分类器对象。然后可以使用该分类器对象对新的数据进行分类预测。
r语言fisher判别分析
Fisher判别分析是一种基于线性分类器的模式识别方法,它可以用于将多维数据投影到一维空间中,使得不同类别之间的距离尽可能地大,同一类别内的距离尽可能地小,从而实现分类的目的。R语言中可以使用lda函数来进行Fisher判别分析。具体来说,lda函数使用线性判别分析(LDA)算法来构建分类模型,该算法基于Bayes定理和高斯分布假设。
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