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LDA与QDA分类数据的简单应用(python)

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线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA,并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA

R语言中多分类问题 multicalss classification 的性能测量

判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。 本文主要关注LDA,并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA