模式识别经典算法——LDA
线性判别式分析,又称为Fisher线性判别~(Linear discriminant analysis)(Fisher linear discriminant)
最大化类间均值,最小化类内方差
通过调整权重向量组件,可选择一个投影方向,最大化地类别分离性~
两个类的均值向量:
对样本进行投影时,使得类别最简单的分离,是投影的类别均值的分离~
最大化类间均值
其中约束
最小化类内方差
,其中
Fisher 判别准则:
等价于:
其中:
对权重W求微分,使得J(W)最大化,当:
化简之~
参考文献:Pattern recognition and machine learning (Christopher M. Bishop) pp: 186-189
此博文中,也有介绍~ 讲的非常好~ http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943
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