Kvadratická diskriminační analýza (QDA)
Kvadratická diskriminační analýza je generativní klasifikátor, který modeluje každou třídu vlastní vícerozměrnou Gaussovou distribucí, což umožňuje každé třídě mít samostatnou kovarianční matici. Na rozdíl od lineární diskriminační analýzy, která předpokládá sdílenou kovarianci a vede k lineárním hranicím, kovariance QDA pro jednotlivé třídy vytvářejí zakřivené (kvadratické) rozhodovací hranice, což jí umožňuje zachytit rozdíly v rozptylu a orientaci tříd.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Lineární diskriminační analýza (LDA)Strojové učení↔ compare
- Naive BayesStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →