रैखिक विभेदक विश्लेषण (LDA)
रैखिक विभेदक विश्लेषण (Linear Discriminant Analysis - LDA) एक पर्यवेक्षित (supervised) विधि है जिसका उपयोग आयामीता में कमी (dimensionality reduction) और वर्गीकरण (classification) के लिए किया जाता है। इसे 1936 में रोनाल्ड ए. फिशर (Ronald A. Fisher) द्वारा प्रस्तुत किया गया था। यह विशेषताओं (features) के ऐसे रैखिक संयोजन (linear combinations) खोजती है जो पूर्व-निर्धारित वर्गों (predefined classes) को अधिकतम रूप से अलग करते हैं, साथ ही वर्ग-विभेदक जानकारी को यथासंभव बनाए रखते हैं। यह एक साथ एक फीचर-प्रक्षेपण तकनीक (feature-projection technique) और एक संभाव्य वर्गीकारक (probabilistic classifier) के रूप में कार्य करता है, जिससे यह पैटर्न पहचान (pattern recognition) और सांख्यिकीय सीखने (statistical learning) की मूलभूत विधियों में से एक बन जाता है।
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स्रोत
- 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 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed., Ch. 4). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
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ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/linear-discriminant-analysis
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