Kwadratowa analiza dyskryminacyjna (QDA)
Kwadratowa analiza dyskryminacyjna jest generatywnym klasyfikatorem, który modeluje każdą klasę za pomocą jej własnego wielowymiarowego rozkładu Gaussa, dopuszczając dla każdej klasy oddzielną macierz kowariancji. W przeciwieństwie do liniowej analizy dyskryminacyjnej, która zakłada wspólną kowariancję i prowadzi do liniowych granic, kowariancje QDA dla poszczególnych klas generują zakrzywione (kwadratowe) granice decyzyjne, co pozwala na uchwycenie różnic w rozproszeniu i orientacji klas.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Analiza dyskryminacyjna liniowa (LDA)Uczenie maszynowe↔ compare
- Naiwny Klasyfikator BayesowskiUczenie maszynowe↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →