Linear Discriminant Analysis
Linear Discriminant Analysis is a supervised method for dimensionality reduction and classification, introduced by Ronald A. Fisher in 1936, that finds linear combinations of features which maximally separate predefined classes while preserving as much class-discriminatory information as possible. It simultaneously serves as a feature-projection technique and a probabilistic classifier, making it one of the foundational methods in pattern recognition and statistical learning.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.