Lineární diskriminační analýza (LDA — Klasifikace)
Lineární diskriminační analýza (LDA) je parametrická metoda supervizované klasifikace, která nachází lineární kombinaci spojitých prediktorů, jež nejlépe odděluje dvě nebo více předem definovaných skupin. Metoda, představená Ronaldem A. Fisherem v jeho zásadním článku z roku 1936 o taxonomických měřeních, slouží současně jako klasifikátor i nástroj pro redukci dimenzionality a lze ji chápat jako protějšek MANOVY zaměřený na klasifikaci.
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
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Faktorová analýzaStatistika ve výzkumu↔ compare
- Metoda K-nejbližších sousedůStrojové učení↔ compare
- Logistická regreseStatistika ve výzkumu↔ compare
- Multivariační analýza rozptylu (MANOVA)Statistika↔ compare
- Naive BayesStrojové učení↔ compare
- Analýza hlavních komponentStrojové učení↔ compare
- Stroj s podpůrnými vektory (klasifikace)Strojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →