Statistiche e Big Data discriminant-analysis

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Regressione logistica vs. LDA come classificatori a due classi

Sto cercando di avvolgere la mia testa attorno alla differenza statistica tra analisi discriminante lineare e regressione logistica . Ho capito bene che, per un problema di classificazione di due classi , LDA prevede due funzioni di densità normale (una per ogni classe) che crea un confine lineare in cui …

36 regression logistic classification discriminant-analysis

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Perché l'LDA di Python-scikit-learning non funziona correttamente e come calcola l'LDA tramite SVD?

Stavo usando Linear Discriminant Analysis (LDA) dalla scikit-learnlibreria di machine learning (Python) per la riduzione della dimensionalità ed ero un po 'curioso dei risultati. Mi chiedo ora cosa scikit-learnstia facendo l'ADL in modo che i risultati appaiano diversi, ad esempio, da un approccio manuale o da un ADL fatto in …

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

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Tre versioni dell'analisi discriminante: differenze e come usarle

Qualcuno può spiegare le differenze e fornire esempi specifici su come utilizzare queste tre analisi? LDA - Analisi lineare discriminante FDA - Analisi discriminante di Fisher QDA - Quadratic Discriminant Analysis Ho cercato dappertutto, ma non sono riuscito a trovare esempi reali con valori reali per vedere come vengono utilizzate …

26 classification discriminant-analysis

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PCA, LDA, CCA e PLS

In che modo sono correlati PCA, LDA, CCA e PLS? Sembrano tutti "spettrali" e lineari algebrici e molto ben compresi (diciamo più di 50 anni di teoria costruita attorno a loro). Sono usati per cose molto diverse (PCA per la riduzione della dimensionalità, LDA per la classificazione, PLS per la …

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

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Ha senso combinare PCA e LDA?

Supponiamo di avere un set di dati per un'attività di classificazione statistica supervisionata, ad esempio tramite un classificatore di Bayes. Questo set di dati è composto da 20 funzionalità e desidero ridurlo a 2 funzionalità tramite tecniche di riduzione della dimensionalità come Analisi componenti principali (PCA) e / o Analisi …

25 classification pca regularization discriminant-analysis overfitting

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Qual è la relazione tra regressione e analisi discriminante lineare (LDA)?

Esiste una relazione tra regressione e analisi discriminante lineare (LDA)? Quali sono le loro somiglianze e differenze? Fa differenza se ci sono due classi o più di due classi?

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Come LDA, una tecnica di classificazione, funge anche da tecnica di riduzione della dimensionalità come la PCA

In questo articolo , l'autore collega l'analisi discriminante lineare (LDA) all'analisi dei componenti principali (PCA). Con le mie conoscenze limitate, non sono in grado di seguire come LDA possa essere in qualche modo simile alla PCA. Ho sempre pensato che la LDA fosse una forma di algoritmo di classificazione, simile …

20 classification pca dimensionality-reduction discriminant-analysis canonical-correlation

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Calcola e traccia il grafico del limite di decisione LDA

Ho visto un diagramma LDA (linear discriminant analysis) con limiti di decisione da The Elements of Statistical Learning : Comprendo che i dati vengono proiettati su un sottospazio di dimensione inferiore. Tuttavia, vorrei sapere come ottenere i limiti di decisione nella dimensione originale in modo da poter proiettare i limiti …

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In che modo MANOVA è correlato a LDA?

In diversi punti ho visto l'affermazione secondo cui MANOVA è come ANOVA più l'analisi discriminante lineare (LDA), ma è stata sempre fatta in un modo agitando la mano. Vorrei sapere cosa significa esattamente . Ho trovato vari libri di testo che descrivono tutti i dettagli dei calcoli MANOVA, ma sembra …

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In che modo l'analisi discriminante lineare riduce le dimensioni?

Ci sono parole da "Gli elementi dell'apprendimento statistico" a pagina 91: I centroidi K nello spazio di input p-dimensionale si estendono nella maggior parte del sottospazio dimensionale K-1 e se p è molto più grande di K, si tratterà di un notevole calo di dimensioni. Ho due domande: Perché i …

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Quali sono i "coefficienti dei discriminanti lineari" in LDA?

In R, uso la ldafunzione dalla libreria MASSper fare la classificazione. A quanto ho capito LDA, l'ingresso XXx verrà assegnato all'etichetta yyy , che massimizza p ( y| x)p(y|X)p(y|x) , giusto? Ma quando inserisco il modello, in cui x = ( L a g1 , L a g2 )X=(Lun'g1,Lun'g2)x=(Lag1,Lag2)y= D …

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Variabili collineari nella formazione Multiclass LDA

Sto addestrando un classificatore LDA multi-classe con 8 classi di dati. Durante l'allenamento, ricevo un avviso di: "Le variabili sono collineari " Sto ottenendo una precisione di allenamento superiore al 90% . Sto usando la libreria scikits-learn in Python per addestrare e testare i dati multi-classe. Ottengo anche una discreta …

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Analisi discriminanti vs regressione logistica

Ho trovato alcuni professionisti dell'analisi discriminante e ho delle domande a riguardo. Così: Quando le classi sono ben separate, le stime dei parametri per la regressione logistica sono sorprendentemente instabili. I coefficienti possono andare all'infinito. LDA non soffre di questo problema. Se il numero di funzioni è piccolo e la …

16 regression logistic multivariate-analysis discriminant-analysis

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Possiamo usare una variabile indipendente categoriale nell'analisi discriminante?

Nell'analisi discriminante, la variabile dipendente è categorica, ma posso usare una variabile categoriale (ad es. Stato residenziale: rurale, urbano) insieme ad altre variabili continue come variabile indipendente nell'analisi discriminante lineare?

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Derivazione della matrice di dispersione totale (all'interno della classe + tra le classi)

Stavo armeggiando con i metodi PCA e LDA e sono bloccato a un certo punto, ho la sensazione che sia così semplice che non riesco a vederlo. Le matrici di dispersione all'interno della classe ( ) e tra le classi ( ) sono definite come: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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