LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型，其可将整份数据文档的信息提取成几个主题，并且标题出主题与关键词之间的权重情况，用于识别主题的具体实际意义，除此之外，LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等，接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时，首先需要确定主题个数（理论上有确定主题个数的方式，但...
1 方差分析 费希尔设计了方差分析,可通过“组间方差大、组内方差小”来进行分类,比如可以分辨出下图中 组和 、 组不是同一类(其中的细节可以参考文章“如何理解方差分析和F分布?”): 这种思想运用到机器学习中就是本课要介绍的 LDA,下面来看看细节。 2 感知机 假设有六个二维的样本点 。其中 为正类,用 表...
这点可以从下图形象的看出,在某些数据分布下LDA比PCA降维较优。 某些某些数据分布下PCA比LDA降维较优,如下图所示: 7 LDA算法小结 LDA算法既可以用来降维,又可以用来分类,但是目前来说,主要还是用于降维。在我们进行图像识别图像识别相关的数据分析时,LDA是一个有力的工具。下面总结下LDA算法的优缺点。 LDA算法的主...
分析一下,既然LDA的二分类的训练过程,是将训练样本点投影到一条直线上(降维到一维),那么投影空间就是一条直线,W=(w1)是最大特征值对应的特征向量,代表这条直线一维空间(W=(w1)=n*1维度)。如果是多分类情况,多分类LDA将样本投影到d维空间,d通常远小于数据原有的属性数(维度),那么投影空间W=(w1,w2,…w(...
左图是前面我们学到的PCA(主成分分析),PCA是一种数据压缩算法(降维),它压缩的目的是,使之在后续数据恢复中的损失最小,优化准则是最小重构误差,是无监督学习算法;右图是LDA,LDA是一个监督学习算法,它是有类别的,其次,LDA算法也是一个数据压缩算法,它压缩的目的是可以很好的将样本区分开,优化准则是让每个类之间...
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis),简称为LDA。也称为Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD),是模式识别的经典算法,在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。 基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大...
一、简述 线性判别分析(Linear discriminant Analysis,LDA)是一种监督学习的降维技术,与PCA不同的是,PCA是寻找数据集中方差最大的方向作为主...
主成分分析(PCA)与LDA有着非常近似的意思,LDA的输入数据是带标签的,而PCA的输入数据是不带标签的,所以PCA是一种unsupervised learning。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在,给定了训练数据后,将会得到一系列的判别函数(discriminate function),之后对于新的输入,就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方法,它...
线性判别分析,全称是Linear Discriminant Analysis, 简称LDA, 是一种属于监督学习的降维算法。与PCA这种无监督的降维算法不同,LDA要求输入数据有对应的标签。 LDA降维的基本思想是映射到低维之后,最大化类间均值,最小化类内方差,如下图所示 所以在衡量降维效果的好坏时,需要同时考虑以上两个因素。为了定量描述类间均...
一. LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投...