小议费雪线性判别(Fisher Linear Discriminant Analysis)
fisher 判决方式是监督学习,在新样本加入之前,已经有了原样本。
原样本是训练集,训练的目的是要分类,也就是要找到分类线。一刀砍成两半!
当样本集确定的时候,分类的关键就在于如何砍下这一刀!
若以黑色的来划分,很明显不合理,以灰色的来划分,才是看上去合理的
1.先确定砍的方向
关键在于如何找到投影的向量u,与u的长度无关。只看方向
找到样本点的中心均值m1,m2,以及在向量u上的投影的m1~,m2~。
因为u的方向与样本点都有关,所以需要考虑一个含有所有样本点的表达式
不妨算出离差阵
算出类内离差矩阵,两个都要求出来,并求和
并且投影的离差阵
根据聚类的理想情况,类内距离小,类间距离大,所以就用类间去处理类内,我们现在的变量是向量u,我们就对u求导,算出max存在的时后u的条件。
为了方便化简,引入一个参数 不要以为下面除以是向量,(1*2)*(2*2)(2*1)=1 维度变成1,这是一个常数。
当求导公式
分子为0的时候,推出
所以
而且是(1*2)*(2*1)等于1,也是一个常数
到此为止,u的方向已经确定了
2.具体切哪一个点。
a,切
切投影均值的终点
2.
切贝叶斯概率的比例点
方向和具体点均已找到,分析完毕
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