Linearna diskriminaciona analiza (LDA)
Linearna diskriminaciona analiza je nadgledana metoda za redukciju dimenzionalnosti i klasifikaciju, koju je uveo Ronald A. Fišer 1936. godine, a koja pronalazi linearne kombinacije obeležja koje maksimalno razdvajaju unapred definisane klase, istovremeno čuvajući što je moguće više informacija koje diskriminišu klase. Ona istovremeno služi kao tehnika projekcije obeležja i kao probabilistički klasifikator, čineći je jednom od fundamentalnih metoda u prepoznavanju obrazaca i statističkom učenju.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/machine-learning/linear-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.
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Naivni BejzMašinsko učenje↔ compare
- Kvadratna diskriminaciona analiza (QDA)Mašinsko učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →