Kvadratna diskriminacijska analiza (QDA)
Kvadratna diskriminacijska analiza je generativni klasifikator koji modelira svaku klasu vlastitom multivarijatnom Gaussovom raspodjelom, dopuštajući svakoj klasi zasebnu kovarijacijsku matricu. Za razliku od linearne diskriminacijske analize, koja pretpostavlja zajedničku kovarijaciju i daje linearne granice, QDA-ove kovarijacije po klasi proizvode zakrivljene (kvadratne) odluke, dopuštajući joj da uhvati razlike u raspršenosti i orijentaciji klasa.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Linearna diskriminacijska analiza (LDA)Strojno učenje↔ compare
- Naive BayesStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →