Quadratische Diskriminanzanalyse (QDA)
Die quadratische Diskriminanzanalyse ist ein generativer Klassifikator, der jede Klasse mit ihrer eigenen multivariaten Gauß-Verteilung modelliert und jeder Klasse eine separate Kovarianzmatrix gestattet. Im Gegensatz zur linearen Diskriminanzanalyse, die eine gemeinsame Kovarianz annimmt und lineare Entscheidungsgrenzen erzeugt, führen die klassenspezifischen Kovarianzen der QDA gekrümmte (quadratische) Entscheidungsgrenzen, wodurch Unterschiede in der Streuung und Ausrichtung der Klassen erfasst werden können.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- 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
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/de/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.
- Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)Maschinelles Lernen↔ compare
- Naive BayesMaschinelles Lernen↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →