ניתוח מבחין ריבועי (QDA)
ניתוח מבחין ריבועי (Quadratic Discriminant Analysis - QDA) הוא מסווג גנרטיבי הממַדֵל כל מחלקה באמצעות התפלגות גאוסית רב-משתנית משלה, ומאפשר לכל מחלקה מטריצת שונות משותפת (covariance) נפרדת. בניגוד לניתוח מבחין לינארי (Linear Discriminant Analysis - LDA), המניח מטריצת שונות משותפת אחת לכל המחלקות ומייצר גבולות החלטה לינאריים, ה-QDA, עם מטריצות שונות נפרדות לכל מחלקה, מייצר גבולות החלטה מעוקלים (ריבועיים), ובכך מאפשר ללכוד הבדלים בפיזור ובכיווניות (orientation) של המחלקות.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- ניתוח מבחין לינארי (LDA)למידת מכונה↔ compare
- בייס נאיבילמידת מכונה↔ compare