統計模式識別中用以對模式進行分類的一種最簡單的判別函式稱為線性判別函式。線性判別函式在特徵空間中,通過學習,不同的類別可以得到不同的判別函式,比較不同類別的...
線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)是對費舍爾的線性鑑別方法的歸納,這種方法使用統計學,模式識別和機器學習方法,試圖找到兩類物體或事件的特徵的一個線性...
判別分析通常都要設法建立一個判別函式,然後利用此函式來進行批判,判別函式主要有兩種,即線性判別函式(Linear Discriminant Function)和典則判別函式(Canonical ...
Fisher判別法是判別分析的方法之一,它是藉助於方差分析的思想,利用已知各總體抽取的樣品的p維觀察值構造一個或多個線性判別函式y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,...
判別損失對判別變數有三個基本假設。其一是每一個判別變數不能是其他判別變數的線性組合。否則將無法估計判別函式,或者雖然能夠求解但參數估計的標準誤差很大,以致於...
統計模式識別的主要方法有:判別函式法,近鄰分類法,非線性映射法,特徵分析法,主因子分析法等。在統計模式識別中,貝葉斯決策規則從理論上解決了最優分類器的設計問題...
但有時也用非線性判別函式,特別是二次判別函式。建立判別函式和判別規則有不少準則和方法,常用的有貝葉斯準則、費希爾準則、距離判別、回歸方法和非參數方法等。...
3分類器設計根據上面分析,本研究的分割是二類問題,假設判別函式為[1] 線性,則其一般表達式為:g(x)=wTx+w0式中:x是三維特徵向量,w稱為權向量,分別表示為:x=...
回歸和線性判別函式LDA決策樹決策樹基本概念決策樹的剪枝回歸樹決策樹的特點算法支持向量機最大邊距分類支持向量機問題的求解支持向量機的核方法...
根據判別的組數,判別分析可以分為兩組判別分析和多組判別分析;根據判別函式的形式,判別分析可以分為線性判別和非線性判別;根據判別時處理變數的方法不同,判別分析...