技术原理

如何在R中实现线性判别分析?

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线性判别分析是一种非常流行的用于解决分类问题的机器学习技术。在这篇文章中,我们将试图理解这种技术背后的直觉和数学。文中还给出了在R中实现LDA的一个例子。

线性判别分析假设直观LDA的数学描述学习R

中的模型参数示例让我们开始

线性判别分析假设

线性判别分析基于以下假设:

因变量Y是离散的。在本文中,我们将假设因变量是二进制的,并采用类值{ 1,-1}。属于 1类的样本的概率,即P(Y= 1)=P。因此,属于-1类的样本的概率为1-P。

自变量X来自高斯分布。高斯分布的平均值取决于类标签Y。即。如果Yi= 1,则Xi的平均值为

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