fisher判别的介绍,特点及优缺点

时间: 2023-08-19 19:04:20 浏览: 342
Fisher判别分析,也称为线性判别分析(LDA),是一种经典的模式识别和分类算法。它的主要思想是将多维数据降维到一个一维子空间,使得不同类别之间的距离最大化,同一类别内部的距离最小化。 具体地,Fisher判别分析通过计算每个类别内部的协方差矩阵和类别之间的协方差矩阵,得到一个投影向量,将原始多维数据映射到一个一维空间上。这个投影向量的选择是使得同一类别内的样本点尽量接近,而不同类别之间的样本点尽量分开。 Fisher判别分析的特点和优点如下: 1. LDA可以用于多分类问题,而不仅仅是二分类问题。 2. LDA可以减少维数,提高计算效率。 3. LDA是一种监督学习方法,因此对于有标签的数据集,可以得到较好的分类效果。 Fisher判别分析的缺点如下: 1. LDA假设数据符合高斯分布,如果数据不符合高斯分布,分类效果可能不太好。 2. LDA对于非线性可分的数据集效果不好。 3. LDA可能会过拟合,特别是当样本数量少于特征数量时,需要对LDA进行正则化处理。
相关问题

fisher判别法的优点于缺点

Fisher判别法是一种常用的线性判别分析方法,其优点和缺点如下: 优点: 1. 降维效果好:Fisher判别法通过投影将高维数据映射到低维空间,可以有效地降低数据的维度,保留了数据的主要信息。 2. 分类效果好:Fisher判别法在低维空间中,通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式,可以得到较好的分类效果。 3. 对噪声数据有较强的鲁棒性:Fisher判别法通过对数据的统计分析,可以减少噪声对分类结果的影响,提高了分类的准确性。 缺点: 1. 对数据的分布假设严格:Fisher判别法假设数据服从正态分布,并且各个类别的协方差矩阵相等,这在实际应用中并不总是成立,可能导致分类结果的偏差。 2. 对异常值敏感:Fisher判别法对异常值比较敏感,可能导致分类结果的偏离。 3. 模型的可解释性较差:Fisher判别法主要关注于分类效果,对于模型的可解释性较差,不太适用于需要对结果进行解释的场景。 总之,Fisher判别法在一些特定的应用场景下具有较好的分类效果,但在实际应用中需要注意其假设条件和对异常值的处理。

fisher线性判别分析

Fisher线性判别分析(FLDA,也称为Fisher判别分析)是一种经典的统计学习方法,主要用于分类和降维问题。它是基于数据集的类别信息,通过线性变换将样本投影到低维空间中,并尽可能地使不同类别之间的距离最大化,同一类别之间的距离最小化,从而实现分类的目的。 具体来说,FLDA首先计算出每个类别的均值向量和协方差矩阵,然后通过对类均值向量之间的距离进行操作,得到投影向量,使得不同类别之间的距离最大化。这个投影向量既可以用于分类,也可以用于降维。FLDA通常在训练数据集上进行,然后将得到的模型应用于测试数据集上。 FLDA具有许多优点,例如计算简单、可解释性强、分类效果好等等。但是,它也存在一些缺点,例如需要满足数据分布满足高斯分布、对异常值敏感等等。

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