最小二乘法线性分类器基本原理
时间: 2024-06-17 16:05:57 浏览: 282
最小二乘法matlab代码一元非线性-Classification:分类
最小二乘法线性分类器是一种常见的机器学习算法,它基于线性模型进行分类。最小二乘法线性分类器的基本原理是通过找到一条直线(或超平面)来将不同类别的数据样本分隔开,使得误分类的样本距离这条直线(或超平面)的距离最小。具体实现上,最小二乘法线性分类器需要先将数据样本进行特征提取,并使用特征值构建出分类模型的参数。然后,利用训练数据集对分类器进行训练,以得到一个最优的分类模型参数,从而实现对未知数据样本进行分类。
相关问题:
1. 什么是线性模型?
2. 最小二乘法线性分类器如何处理多类别问题?
3. 什么是特征提取?
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