Latent structure

রৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (LDA)

রৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (Linear Discriminant Analysis - LDA) হলো একটি তত্ত্বাবধানে পরিচালিত পদ্ধতি যা মাত্রিকতা হ্রাস (dimensionality reduction) এবং শ্রেণিবিভাগের (classification) জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ১৯৩৬ সালে রোনাল্ড এ. ফিশার (Ronald A. Fisher) প্রবর্তন করেন। এই পদ্ধতিটি এমন বৈশিষ্ট্যগুলির রৈখিক সংমিশ্রণ খুঁজে বের করে যা পূর্বনির্ধারিত শ্রেণিগুলিকে সর্বাধিক পৃথক করে এবং একই সাথে শ্রেণি-বৈষম্যমূলক তথ্য যতটা সম্ভব সংরক্ষণ করে। এটি একই সাথে একটি বৈশিষ্ট্য-প্রক্ষেপণ কৌশল (feature-projection technique) এবং একটি সম্ভাব্যতাভিত্তিক শ্রেণিবিভাগকারী (probabilistic classifier) হিসাবে কাজ করে, যা এটিকে প্যাটার্ন শনাক্তকরণ (pattern recognition) এবং পরিসংখ্যানিক শিখন (statistical learning)-এর অন্যতম মৌলিক পদ্ধতি হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করেছে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. 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
  2. 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

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateLinear Discriminant Analysis (Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/linear-discriminant-analysis · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026