(4.4)--PPT-线性判别分析机器学习模型与算法.ppt

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线性区别分析 问题与认知目标问题：利用机器学习的方法，可以实现“君子和而不同，小人同而不和”的分析，从而让同一类别数据抱团取暖么？认知目标：了解线性区别分析方法既达到了同类数据聚类、又达到了特征降维目的线性区别分析线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是一种基于监督学习的降维方法，也称为Fisher线性判别分析（fishers discriminant analysis，FDA)Fisher 1936。对于一组具有标签信息的高维数据样本，LDA利用其类别信息，将其线性投影到一个低维空间上，在低维空间中同一类别样本尽可能靠近，不同类别样本尽可能彼此远离。“类内方差小、类间间隔大”两个类别数据所对应的不同投影方式君子和而不同、小人同而不和线性区别分析：符号定义线性区别分析：二分类问题节点都会投影到同一个点。线性区别分析：二分类问题线性区别分析：二分类问题线性区别分析：二分类问题线性区别分析：二分类问题线性区别分析：线性判别分析的降维步骤课后题1.请判断下面说法是否正确：线性判别分析是在最大化类间方差和类内方差的比值（）A.正确B.错误2.请简述线性判别分析与主成分分析之间的异同。