Квадратен дискриминантен анализ (QDA)
Квадратният дискриминантен анализ е генеративен класификатор, който моделира всеки клас със собствено многомерно Гаусово разпределение, позволявайки на всеки клас собствена ковариационна матрица. За разлика от линейния дискриминантен анализ, който предполага споделена ковариация и води до линейни граници, QDA с ковариации за всеки клас създава извити (квадратични) разграничителни граници, което му позволява да улавя разликите в разсейването и ориентацията на класовете.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. ISBN: 978-1-4614-7138-7
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/machine-learning/quadratic-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.
- Линеен дискриминантен анализ (LDA)Машинно обучение↔ compare
- Наивен БейсМашинно обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →