LDA线性判别分析

R语言中LDA的实现过程
- lda()函数理解
- lda()用法
- lda()参数介绍
- lda示例
- 可视化结果
- 应用前景

最流行或最成熟的机器学习技术之一是线性判别分析 (LDA)。它主要用于解决分类问题而不是监督分类问题。它基本上是一种降维技术。使用预测变量的线性组合，LDA 尝试预测给定观察的类别。让我们假设预测变量是 p。让所有的类都有相同的变体（即对于单变量分析，p 的值为 1）或相同的协方差矩阵（即对于多变量分析，p 的值大于 1）。

R语言中LDA的实现过程

可以使用包 MASS 的 lda() 函数在 R 中计算 LDA 或线性判别分析。 LDA 用于确定组均值，也用于每个个体，它试图计算个体属于不同组的概率。因此，该特定个体在该组中获得最高概率分数。

要使用 lda() 函数，必须安装以下软件包：

lda() 函数的 MASS 包；

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