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Company News:

线性判别分析LDA原理及推导过程（非常详细） - 知乎
线性判别分析LDA (Linear Discriminant Analysis)又称为Fisher线性判别，是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本都是有类别输出的，这点与PCA（无监督学习）不同。
Fisher-LDA线性判别分析的原理与应用例子-老饼讲解
Fhisher-LDA是一种用于有类别标签数据的降维算法，它是基于最大化瑞利商推导而得的LDA算法，本文讲解Fisher-LDA线性判别的思想和原理，以及Fisher-LDA线性判别的用途和实现例子，通过本文可以快速了解什么是Fisher-LDA，以及如何应用Fisher-LDA于数据降维与
机器学习笔记之（4）——Fisher分类器（线性判别分析，LDA）
本文介绍了Fisher分类器的基本原理及其应用，包括线性判别分析 (LDA)的数学推导过程，如何利用LDA进行分类及降维，并通过Python代码实现了LDA的分类与降维。
深入理解LDA与两类Fisher线性判别分析：Python实现
LDA（线性判别分析）和两类Fisher线性判别分析是监督学习中的常用算法，用于分类问题。本文将介绍这两种算法的基本原理、Python实现以及它们之间的区别。
数模系列 (7)：Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis）
而Fisher 判别法则是利用“同类差别较小、不同类差别较大”的原则构造出判别式，再按照判别式的值来判断新个体的类别。
线性判别分析（LDA）与Fisher判别分析（FDA）降维原理
本文介绍了Fisher判别分析（FDA）和主成分分析（PCA）在高维数据降维中的作用，特别是它们在故障诊断中的应用。 Fisher判别分析通过寻找最大化类别间差异和最小化类别内差异的方向进行数据投影，以实现最佳分类效果。 PCA则侧重于数据的无监督降维，寻找数据的主要成分。在多分类任务中，LDA（线性判别分析）被推广，通过最大化类间散度和最小化类内散度来确定投影方向。 LDA在假设数据协方差矩阵相同时表现最佳，而PCA则适用于数据分布无特定结构的情况。这两种方法在实际应用中各有优势，可结合具体情况选择使用。
什么是线性判别分析 (LDA)？ - IBM
线性判别分析 (LDA) 以 Fisher 的线性判别为基础，这是一种由 Ronald Fisher 爵士在 20 世纪 30 年代开发出的统计方法，并在后来由 C R Rao 简化为一种多类版本。
深入理解LDA（Fisher）线性判别分析-百度开发者中心
线性判别分析（LDA）是一种经典的机器学习方法，旨在通过找到一个线性组合，使得不同类别的样本尽可能分开。本文将详细介绍LDA的基本原理、应用场景和实现方法，帮助读者深入理解这一重要算法。
线性判别分析（LDA）与Fisher判别分析（FDA）降维原理
在降维方面LDA是最著名的监督学习降维方法。但是，在二分类问题上，因为最早是有（Fisher，1936）提出的，因此也被称为是“Fisher判别分析（Fisher Discriminant Analysis，FDA）”。其实LDA和FDA两种判别分析方法，是略有不同的。
线性判别分析和kernel Fisher判别分析 - 知乎
我想只要是学习过机器学习的人都曾经思考过这个问题，毕竟线性模型作用有限，我们有理由相信大多数分布都不是线性可分的。我们有两种基本思路：改变模型，构造出一个非线性的模型，让模型有足够的复杂度将数据分开。