การวิเคราะห์จำแนกประเภทกำลังสอง (QDA)
การวิเคราะห์จำแนกประเภทกำลังสอง (Quadratic Discriminant Analysis หรือ QDA) เป็นตัวจำแนกประเภทแบบก่อกำเนิด (generative classifier) ที่จำลองแต่ละชั้นข้อมูลด้วยการแจกแจงแบบเกาส์เซียนหลายตัวแปรของตนเอง โดยอนุญาตให้แต่ละชั้นข้อมูลมีเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่แยกจากกัน ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์จำแนกประเภทเชิงเส้น (Linear Discriminant Analysis) ที่สมมติว่ามีความแปรปรวนร่วมกันและให้ขอบเขตเชิงเส้น แต่ QDA ใช้เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมต่อชั้นข้อมูล ทำให้เกิดขอบเขตการตัดสินใจแบบโค้ง (กำลังสอง) ซึ่งช่วยให้สามารถจับความแตกต่างในการกระจายตัวและทิศทางของชั้นข้อมูลได้
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Discriminant Analysis (QDA). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- Linear Discriminant Analysis (LDA)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- Naive Bayesการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare