Statistiques et Big Data discriminant-analysis

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Régression logistique vs LDA en tant que classificateurs à deux classes

J'essaie de comprendre la différence statistique entre l'analyse discriminante linéaire et la régression logistique . Ai-je bien compris que, pour un problème de classification à deux classes , LDA prédit deux fonctions de densité normales (une pour chaque classe) qui crée une limite linéaire à leur intersection, alors que la …

36 regression logistic classification discriminant-analysis

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Pourquoi le LDA scikit-learn de Python ne fonctionne-t-il pas correctement et comment calcule-t-il le LDA via SVD?

J'utilisais l'analyse linéaire discriminante (LDA) de la scikit-learnbibliothèque d'apprentissage automatique (Python) pour réduire la dimensionnalité et j'étais un peu curieux des résultats. Je me demande maintenant ce que fait la LDA scikit-learnpour que les résultats soient différents, par exemple, d'une approche manuelle ou d'une LDA effectuée en R. Ce serait …

26 python scikit-learn dimensionality-reduction discriminant-analysis svd

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Trois versions de l'analyse discriminante: différences et comment les utiliser

Quelqu'un peut-il expliquer les différences et donner des exemples spécifiques sur la façon d'utiliser ces trois analyses? LDA - Analyse discriminante linéaire FDA - Analyse discriminante de Fisher QDA - Analyse quadratique discriminante J'ai cherché partout, mais je n'ai pas trouvé de vrais exemples avec de vraies valeurs pour voir …

26 classification discriminant-analysis

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PCA, LDA, CCA et PLS

Quel est le lien entre PCA, LDA, CCA et PLS? Ils semblent tous "spectraux" et algébriques linéaires et très bien compris (disons plus de 50 ans de théorie construits autour d'eux). Ils sont utilisés pour des choses très différentes (PCA pour la réduction de la dimensionnalité, LDA pour la classification, …

26 pca discriminant-analysis partial-least-squares canonical-correlation

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Est-il judicieux de combiner PCA et LDA?

Supposons que j'ai un ensemble de données pour une tâche de classification statistique supervisée, par exemple via un classifieur Bayes. Cet ensemble de données se compose de 20 entités et je veux le résumer à 2 entités via des techniques de réduction de dimensionnalité telles que l'analyse en composantes principales …

25 classification pca regularization discriminant-analysis overfitting

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Quelle est la relation entre la régression et l'analyse discriminante linéaire (LDA)?

Existe-t-il une relation entre la régression et l'analyse discriminante linéaire (LDA)? Quelles sont leurs similitudes et leurs différences? Cela fait-il une différence s'il y a deux classes ou plus de deux classes?

24 regression logistic discriminant-analysis canonical-correlation reduced-rank-regression

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Comment LDA, une technique de classification, sert également de technique de réduction de dimensionnalité comme l'ACP

Dans cet article , l'auteur relie l'analyse discriminante linéaire (LDA) à l'analyse en composantes principales (ACP). Avec mes connaissances limitées, je ne suis pas en mesure de comprendre comment LDA peut être quelque peu similaire à PCA. J'ai toujours pensé que LDA était une forme d'algorithme de classification, similaire à …

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Calculer et représenter graphiquement la frontière de décision LDA

J'ai vu un tracé LDA (analyse discriminante linéaire) avec les limites de décision de The Elements of Statistical Learning : Je comprends que les données sont projetées sur un sous-espace de dimension inférieure. Cependant, je voudrais savoir comment nous obtenons les limites de décision dans la dimension d'origine de telle …

19 r references discriminant-analysis

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Quel est le lien entre MANOVA et LDA?

À plusieurs endroits, j'ai vu une affirmation selon laquelle la MANOVA est comme l'ANOVA plus l'analyse discriminante linéaire (LDA), mais elle a toujours été faite en agitant la main. Je voudrais savoir ce que cela signifie exactement . J'ai trouvé divers manuels décrivant tous les détails des calculs MANOVA, mais …

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Comment l'analyse discriminante linéaire réduit-elle les dimensions?

Il y a des mots de "Les éléments de l'apprentissage statistique" à la page 91: Les K centroïdes dans l'espace d'entrée de dimension p s'étendent sur la plupart des sous-espaces dimensionnels de K-1, et si p est beaucoup plus grand que K, ce sera une baisse considérable de dimension. J'ai …

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Quels sont les «coefficients de discriminants linéaires» dans la LDA?

Dans R, j'utilise la ldafonction de la bibliothèque MASSpour faire la classification. Si je comprends bien LDA, l'entrée verra attribuer l'étiquette , ce qui maximisera p (y | x) , non?XXxyyyp ( y| x)p(y|X)p(y|x) Mais quand le modèle, dans lequel y = Direction, je ne comprends pas très bien la …

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Variables colinéaires dans la formation Multiclass LDA

Je forme un classificateur LDA multi-classe avec 8 classes de données. Pendant la formation, je reçois un avertissement de: " Les variables sont colinéaires " Je reçois une formation précision d' de plus de 90% . J'utilise la bibliothèque scikits-learn dans Python pour former et tester les données multi-classes. J'obtiens …

16 machine-learning classification python scikit-learn discriminant-analysis

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Analyse discriminante vs régression logistique

J'ai trouvé des pros de l'analyse discriminante et j'ai des questions à leur sujet. Donc: Lorsque les classes sont bien séparées, les estimations des paramètres de régression logistique sont étonnamment instables. Les coefficients peuvent aller à l'infini. LDA ne souffre pas de ce problème. Si le nombre de caractéristiques est …

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Peut-on utiliser une variable indépendante catégorielle dans une analyse discriminante?

Dans l'analyse discriminante, la variable dépendante est catégorielle, mais puis-je utiliser une variable catégorielle (par exemple, le statut résidentiel: rural, urbain) avec une autre variable continue comme variable indépendante dans l'analyse discriminante linéaire?

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Dérivation de la matrice de diffusion totale (dans la classe + entre les classes)

Je jouais avec les méthodes PCA et LDA et je suis coincé à un moment donné, j'ai le sentiment que c'est si simple que je ne peux pas le voir. Les matrices de dispersion -classe ( ) et -classe ( ) sont définies comme suit:S BSWSWS_WSBSBS_B SW=∑i=1C∑t=1N(xit−μi)(xit−μi)TSW=∑i=1C∑t=1N(xti−μi)(xti−μi)T S_W = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i …

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