LDA y QDA

En términos generales, para problemas de clasificación múltiple, se supone que existe una función discriminante.

Si está satisfecho

Será juzgado como clase.

Si sigue una distribución normal multivariada

donde está la matriz de covarianza y el determinante de la matriz de covarianza.

La función de decisión se puede expresar como:

Se obtiene el modelo matemático de análisis discriminante cuadrático (QDA).

Esta figura muestra los límites de decisión para el análisis discriminante lineal y el análisis discriminante cuadrático. La fila inferior muestra que el análisis discriminante lineal solo puede aprender límites lineales (las varianzas entre clases son similares, no hay suficientes datos para estimar la varianza con precisión), mientras que el análisis discriminante cuadrático puede aprender límites cuadráticos y, por lo tanto, es más flexible (las varianzas difieren entre clases). grande y tiene suficientes observaciones para estimar con precisión la varianza).

Distancia de Hamming:

Distancia euclidiana:

personal.psu.edu/jol2/course/stat597e/notes2/·Ada. Extensión de archivo de formato de documento portátil (abreviatura de formato de documento portátil)

Aprendizaje automático Zhou Zhihua

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