ניתוח דיסקרימיננטי ליניארי (LDA — סיווג)
ניתוח דיסקרימיננטי ליניארי (Linear Discriminant Analysis – LDA) הוא שיטת סיווג פרמטרית מונחית, המאתרת את הצירוף הליניארי של מנבאים רציפים המפריד בצורה הטובה ביותר בין שתי קבוצות מוגדרות מראש או יותר. השיטה, שהוצגה על ידי רונלד א. פישר במאמרו פורץ הדרך משנת 1936 על מדידות טקסונומיות, משמשת בו-זמנית כמסווג וככלי להפחתת ממדים, וניתן להבינה כמקבילה של MANOVA המכוונת לסיווג.
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
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Linear Discriminant Analysis (LDA — Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- ניתוח גורמיםסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- שיטת השכנים הקרובים ביותר (K-Nearest Neighbors)למידת מכונה↔ compare
- רגרסיה לוגיסטיתסטטיסטיקה למחקר↔ compare
- ניתוח שונות רב-משתני (MANOVA)סטטיסטיקה↔ compare
- בייס נאיבילמידת מכונה↔ compare
- ניתוח רכיבים עיקרייםלמידת מכונה↔ compare
- מכונת וקטורים תומכים (סיווג)למידת מכונה↔ compare