线性判别准则与线性分类
2021/11/7 23:09:58
本文主要是介绍线性判别准则与线性分类,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 一、线性判别准则(LDA)
- 二、线性分类算法(支持向量机,SVM)
一、线性判别准则(LDA)
LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的,这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括,就是“投影后类内方差最小,类间方差最大”。
LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但是目前来说,主要还是用于降维。在进行图像识别相关的数据分析时,LDA是一个有力的工具。
LDA算法的优缺点:
这里是引用
优点
1)在降维过程中可以使用类别的先验知识经验,而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。
2)LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候,比PCA之类的算法较优。
缺点
1)LDA不适合对非高斯分布样本进行降维,PCA也有这个问题。
2)LDA降维最多降到类别数k-1的维数,如果我们降维的维度大于k-1,则不能使用LDA。当然目前有一些LDA的进化版算法可以绕过这个问题。
3)LDA在样本分类信息依赖方差而不是均值的时候,降维效果不好。
4)LDA可能过度拟合数据。
二、线性分类算法(支持向量机,SVM)
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