Anàlisi Discriminant Lineal (LDA — Classificació)
L'Anàlisi Discriminant Lineal (LDA) és un mètode de classificació supervisat paramètric que troba la combinació lineal de predictors continus que millor separa dos o més grups predefinits. Introduïda per Ronald A. Fisher en el seu article fonamental de 1936 sobre mesures taxonòmiques, serveix simultàniament com a classificador i com a eina de reducció de dimensionalitat, i es pot entendre com el contrapunt de la MANOVA orientat a la classificació.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/statistics/lda-classification
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.
- Anàlisi FactorialEstadística per a la recerca↔ compare
- K-Nearest NeighborsAprenentatge automàtic↔ compare
- Regressió LogísticaEstadística per a la recerca↔ compare
- Anàlisi Multivariant de la Variància (MANOVA)Estadística↔ compare
- Naive BayesAprenentatge automàtic↔ compare
- Anàlisi de Components PrincipalsAprenentatge automàtic↔ compare
- Màquina de Vectors de Suport (Classificació)Aprenentatge automàtic↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →