Kvadratisk diskriminantanalyse (QDA)
Kvadratisk diskriminantanalyse er en generativ klassifikator, der modellerer hver klasse med sin egen multivariat Gaussiske fordeling, hvilket tillader hver klasse en separat kovariansmatrix. I modsætning til lineær diskriminantanalyse, som antager en delt kovarians og giver lineære grænser, producerer QDA's kovarianser per klasse buede (kvadratiske) beslutningsgrænser, hvilket tillader den at indfange forskelle i spredning og orientering af klasserne.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Lineær Diskriminant Analyse (LDA)Maskinlæring↔ compare
- Naive BayesMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →