Лінійний дискримінантний аналіз (LDA)
Лінійний дискримінантний аналіз — це керований метод зменшення розмірності та класифікації, представлений Рональдом А. Фішером у 1936 році, який знаходить лінійні комбінації ознак, що максимально розділяють попередньо визначені класи, зберігаючи при цьому якомога більше інформації, що дискримінує класи. Він одночасно слугує технікою проєкції ознак та ймовірнісним класифікатором, що робить його одним із фундаментальних методів у розпізнаванні образів та статистичному навчанні.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Linear Discriminant Analysis (Fisher's LDA). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Логістична регресіяСтатистика досліджень↔ compare
- Наївний БайєсМашинне навчання↔ compare
- Квадратичний дискримінантний аналіз (QDA)Машинне навчання↔ compare
- Випадковий лісМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →