LDA和Fisher LDA有什么区别
时间: 2023-01-15 18:49:04 浏览: 115
LDA(线性判别分析)是一种统计方法,用于将数据分类到若干类中。它通过在特征空间中找到一组最佳投影轴,使得各类数据在这个投影轴上的投影尽可能不同,从而达到分类的目的。
Fisher LDA是在LDA的基础上发展的,它的思想与LDA类似,但在分类时使用的是Fisher线性判别准则。Fisher LDA的优势在于能够更好地处理多分类问题,同时也能更好地保留数据的类内信息。
总的来说,LDA是一种简单的分类算法,而Fisher LDA更加复杂,分类效果更好。
相关问题
什么情况下需要做Fisher LDA降维
当数据集中的样本有多个特征(即数据有高维),并且样本有多个类别时,可以考虑使用 Fisher LDA 降维。 Fisher LDA 是一种统计学方法,用于在保留类别信息的同时降低数据的维数。它使用类内方差和类间方差的比值来选择最优的降维维度。如果你的数据集满足这些条件,则可以考虑使用 Fisher LDA 降维。
python Fisher LDA降维参数
### 回答1:
Fisher LDA是一种机器学习算法,用于将多维数据降维至低维空间,从而使得数据更容易可视化和理解。在使用Fisher LDA进行降维时,通常需要考虑以下参数:
- `n_components`: 表示降维后的维度数,默认值为2。
- `solver`: 表示求解最优化问题的算法,可选的值有'eigen'、'lsqr'、'svd'。默认值为'eigen'。
- `shrinkage`: 表示shrinkage LDA的系数,可以调节算法的复杂度与性能之间的平衡。值越大,算法复杂度越小,但性能也会下降。默认值为None,表示不使用shrinkage LDA。
- `priors`: 表示数据的类别概率分布,默认值为None,表示使用类别平衡的概率分布。
在使用Fisher LDA进行降维时,需要注意的是,数据必须是结构化的,并且每个维度之间的尺度要相同。这意味着,在使用Fisher LDA之前,可能需要进行特征缩放或标准化操作。
### 回答2:
Fisher LDA(线性判别分析)是一种常用的降维方法,可以将高维数据映射到低维空间中,同时最大化类间的差异和最小化类内的差异。在Python中,可以使用scikit-learn库中的LinearDiscriminantAnalysis类实现Fisher LDA降维。
LinearDiscriminantAnalysis类有几个主要参数需要注意:
1. n_components:指定降维后的维度数。这个参数决定了数据将被映射到的维度数量,默认值为None,表示保留所有的维度。如果需要降低到一个特定的维数,可以将其设置为相应的值。
2. solver:用于求解Fisher LDA问题的方法。可选值有'svd'、'lsqr'和'eigen'。默认值为'auto',即根据数据的特征数量和样本数量自动选择合适的求解器。
3. shrinkage:用于估计协方差矩阵的收缩估计器。可选择为'auto'、'manual'或指定一个具体的浮点数。默认值为'auto',表示自动选择收缩估计器。
4. priors:用于指定类别先验概率的数组。如果不指定,默认为None,表示根据样本中类别的比例计算先验概率。
使用LinearDiscriminantAnalysis类进行Fisher LDA降维的示例代码如下:
```python
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 假设X为输入数据(已经去除标签),y为类别标签
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) # 指定降维后的维度数为2
X_new = lda.fit_transform(X, y) # 进行降维
# 查看降维后的数据
print(X_new)
```
通过以上的示例代码,我们可以得到经过Fisher LDA降维后的数据。这样的数据有助于可视化或更高效的特征提取,从而使得后续的数据分析和机器学习任务更加准确和高效。
### 回答3:
Fisher LDA是一种经典的线性判别分析方法,使用于多类别分类问题下的特征降维。在Python中,我们可以使用scikit-learn库提供的LDA类来实现Fisher LDA的降维。
LDA降维的关键参数是n_components,它决定了降维后的特征维度。n_components的取值范围是1到min(N-1, K-1),其中N是样本总数,K是类别数量。
通过训练LDA模型,并使用transform方法可以实现降维。常见的步骤如下:
1. 导入所需的库:
`from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA`
2. 创建LDA对象并设置n_components:
`lda = LDA(n_components=K-1)`,这里可以设置n_components为想要的维度数。
3. 调用fit_transform方法训练模型并进行降维:
`X_lda = lda.fit_transform(X, y)`,其中X是输入的特征矩阵,y是对应的类别标签。
4. 可选地,可以查看模型的可解释性:
`explained_variance_ratio_ = lda.explained_variance_ratio_`,这个参数可以告诉我们每个新特征所解释的方差比例。
需要注意的是,为了应用LDA降维,输入的特征矩阵X需要满足一些假设条件,例如特征维度应该远小于样本数量,并且数据应该符合正态分布等。
通过以上步骤,我们可以在Python中使用Fisher LDA方法进行降维,提取出具有最大类别间差异和最小类别内差异的特征。