Запитання з тегом «discriminant-analysis»

У мене є набір даних, що складається з 15K зразків з міткою (з 10 груп). Я хочу застосувати зменшення розмірності на 2 виміри, які б враховували знання етикетки. Коли я використовую "стандартні" методи безконтрольного зменшення розмірності, такі як PCA, графік розсіювання, здається, не має нічого спільного з відомими мітками. Чи …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

Я часто використовував для діагностування своїх багатоваріантних даних за допомогою PCA (дані omics із сотнями тисяч змінних і десятки чи сотні зразків). Дані часто походять від експериментів з декількома категоричними незалежними змінними, що визначають деякі групи, і мені часто доводиться пройти кілька компонентів, перш ніж я зможу знайти ті, які …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Мабуть, Аналіз Фішера спрямований на одночасне максимальне розмежування між класом, мінімізуючи дисперсію всередині класу. Отже, корисна міра потужності дискримінації змінної дана діагональною величиною: .Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Я розумію , що розмір ( p x p) з С ( Б ) і В-класу ( W ) матриці задається числом вхідних змінних, p. …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

Моделі дискримінантного аналізу Гаусса вивчають а потім застосовують правило Байєса для оцінки P ( y | x ) = P ( x | y ) P p r i o r ( y )П( х | у)П(х|у)P(x|y)Отже, це генеративні моделі. Чому тоді це називається дискримінантним аналізом? Якщо це відбувається тому, …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

Я вивчаю розпізнавання образів і машинне навчання, і я натрапив на таке питання. Розглянемо двокласну задачу класифікації з рівною ймовірністю попереднього класуP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} і розподіл примірників у кожному класі, заданий p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \right), p(x|D2)=N([44],[1001]).p(x|D2)=N([44],[1001]). …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Яке відношення між лінійним дискримінантним аналізом та правилом Байєса? Я розумію, що LDA використовується в класифікації, намагаючись мінімізувати співвідношення між груповою дисперсією та між дисперсією групи, але я не знаю, як в ній використовується правило Байєса.

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Прикладом гарної міри відокремленості класів у лінійних дискримінантних учнів є лінійне дискримінантне відношення Фішера. Чи є інші корисні показники для визначення того, чи забезпечують набори функцій гарне розділення класів між цільовими змінними? Зокрема, мені цікаво знайти хороші багатовимірні атрибути введення для максимізації поділу цільових класів, і було б непогано мати …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Використовуючи біплот значень, отриманих за допомогою аналізу основних компонентів, можна досліджувати пояснювальні змінні, що складають кожен компонент принципу. Чи можливо це також за допомогою лінійного дискримінаційного аналізу? Наведені приклади використання даних "Дані Іриса Едгара Андерсона" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Ось дані райдужки : id SLength SWidth PLength PWidth species 1 5.1 …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Я читаю цю статтю про різницю між принциповим аналізом компонентів та множинним дискримінантним аналізом (лінійний дискримінантний аналіз), і я намагаюся зрозуміти, чому ви коли-небудь використовуватимете PCA, а не MDA / LDA. Пояснення узагальнено наступним чином: грубо кажучи, в PCA ми намагаємося знайти осі з максимальними відхиленнями, де дані найбільш розповсюджені …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Я знаю 2 підходи до виконання LDA, байєсівський підхід і підхід Фішера . Припустимо, ми маємо дані , де - -вимірний предиктор, а - залежна змінна класів.(x,y)(x,y)(x,y)xxxpppyyyKKK За байєсівським підходом ми обчислюємо задній , і сказано в книгах, припустимо, є Гауссом, тепер у нас є дискримінантна функція для го класу …

10 discriminant-analysis 

Мені було цікаво, чи може хтось допомогти мені з інформацією про куртоз (тобто чи є можливість трансформувати ваші дані, щоб зменшити їх?) У мене є набір анкет з великою кількістю випадків та змінних. Для кількох моїх змінних дані показують досить високі значення куртозу (тобто лептокуртичного розподілу), що випливає з того, …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

Яке обґрунтування, якщо воно є, використовувати дискримінантний аналіз (DA) за результатами алгоритму кластеризації, як k-засоби, як я час від часу бачу в літературі (фактично щодо клінічного підтипу психічних розладів)? Як правило, не рекомендується перевіряти групові відмінності на змінних, які використовувались під час побудови кластерів, оскільки вони підтримують максимізацію (мінімізацію відповідної) …

10 clustering  discriminant-analysis 

Я вивчаю дискримінантний аналіз, але мені важко узгодити кілька різних пояснень. Я вважаю, що мені щось треба бракувати, тому що я ніколи раніше не стикався з цим (здавалося б) рівнем розбіжності. Незважаючи на це, кількість запитань щодо дискримінаційного аналізу на цьому веб-сайті здається свідченням його складності. LDA та QDA для …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Якщо багатокласний лінійний дискримінантний аналіз (або я також іноді читаю множинний дискримінантний аналіз) використовується для зменшення розмірності (або перетворення після зменшення розмірності за допомогою PCA), я розумію, що в цілому "нормалізація Z-балів" (або стандартизація) функції не будуть потрібні, навіть якщо вони вимірюються на абсолютно різних масштабах, правда? Оскільки LDA містить …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

Я намагаюся зрозуміти, як ЛДА «вписується» в інші контрольовані методи навчання. Я вже читав тут деякі з LDA-есків про LDA. Я вже знайомий з перцептроном, але зараз лише вивчаю LDA. Як LDA «вписується» в сімейство алгоритмів навчання під контролем? Які можуть бути його недоліки в порівнянні з іншими методами, і …

9 machine-learning  classification  discriminant-analysis  supervised-learning