Lineaarne Diskriminantanalüüs (LDA — Klassifitseerimine)
Lineaarne Diskriminantanalüüs (LDA) on parameetriline juhendatud klassifitseerimismeetod, mis leiab pidevate ennustajate lineaarse kombinatsiooni, mis eristab kõige paremini kahte või enamat eelnevalt määratletud rühma. Ronald A. Fisheri 1936. aasta teedrajavas taksonoomiliste mõõtmiste artiklis tutvustatud meetod toimib samaaegselt nii klassifikaatori kui ka dimensiooni vähendamise vahendina ning seda võib mõista kui MANOVA klassifitseerimisele orienteeritud vastet.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- FaktoranalüüsUurimisstatistika↔ compare
- K-Nearest NeighborsMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Multivariatsiooniline dispersioonanalüüs (MANOVA)Statistika↔ compare
- Bayesi naiivne klassifikaatorMasinõpe↔ compare
- PricipaalanalüüsMasinõpe↔ compare
- Support Vector Machine (Klassifitseerimine)Masinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →