Latent structure
تحليل التمييز الخطي (LDA)
تحليل التمييز الخطي (LDA) هو طريقة مُشرفة لتقليل الأبعاد والتصنيف، قدمها رونالد أ. فيشر عام 1936، وتجد تركيبات خطية للميزات تفصل الفئات المحددة مسبقًا بأقصى قدر ممكن مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من المعلومات التمييزية للفئات. وهي تعمل في وقت واحد كتقنية إسقاط للميزات ومُصنِّف احتمالي، مما يجعلها إحدى الطرق الأساسية في التعرف على الأنماط والتعلم الإحصائي.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179–188. DOI: 10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 4). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/linear-discriminant-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- بايز الساذج (Naive Bayes)تعلم الآلة↔ compare
- تحليل التمييز التربيعي (QDA)تعلم الآلة↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare