Analisis Diskriminan Kuadratik (QDA)
Analisis diskriminan kuadratik ialah pengelas generatif yang memodelkan setiap kelas dengan taburan Gaussian multivariatnya sendiri, membenarkan setiap kelas mempunyai matriks kovariansan yang berasingan. Berbeza dengan analisis diskriminan linear, yang menganggap kovariansan dikongsi dan menghasilkan sempadan linear, kovariansan setiap kelas dalam QDA menghasilkan sempadan keputusan yang melengkung (kuadratik), membolehkannya menangkap perbezaan dalam taburan dan orientasi kelas.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Analisis Diskriminan Linear (LDA)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Naive BayesPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →