Estadísticas y Big Data discriminant-analysis

2

Regresión logística vs. LDA como clasificadores de dos clases

Estoy tratando de entender la diferencia estadística entre el análisis discriminante lineal y la regresión logística . Tengo entendido que, para un problema de clasificación de dos clases , LDA predice dos funciones de densidad normal (una para cada clase) que crean un límite lineal donde se cruzan, mientras que …

36 regression logistic classification discriminant-analysis

2

¿Por qué el Lik scikit-learn de Python no funciona correctamente y cómo calcula LDA a través de SVD?

Estaba utilizando el Análisis discriminante lineal (LDA) de la scikit-learnbiblioteca de aprendizaje automático (Python) para la reducción de la dimensionalidad y tenía un poco de curiosidad por los resultados. Ahora me pregunto qué scikit-learnestá haciendo la LDA para que los resultados se vean diferentes de, por ejemplo, un enfoque manual …

26 python scikit-learn dimensionality-reduction discriminant-analysis svd

2

Tres versiones de análisis discriminante: diferencias y cómo usarlas

¿Alguien puede explicar las diferencias y dar ejemplos específicos de cómo utilizar estos tres análisis? LDA - Análisis discriminante lineal FDA - Análisis discriminante de Fisher QDA - Análisis discriminatorio cuadrático Busqué en todas partes, pero no pude encontrar ejemplos reales con valores reales para ver cómo se usan estos …

26 classification discriminant-analysis

1

PCA, LDA, CCA y PLS

¿Cómo se relacionan PCA, LDA, CCA y PLS? Todos parecen "espectrales" y algebraicos lineales y muy bien entendidos (digamos más de 50 años de teoría construida alrededor de ellos). Se usan para cosas muy diferentes (PCA para la reducción de la dimensionalidad, LDA para la clasificación, PLS para la regresión) …

26 pca discriminant-analysis partial-least-squares canonical-correlation

2

¿Tiene sentido combinar PCA y LDA?

Suponga que tengo un conjunto de datos para una tarea de clasificación estadística supervisada, por ejemplo, a través de un clasificador de Bayes. Este conjunto de datos consta de 20 características y quiero reducirlo a 2 características mediante técnicas de reducción de dimensionalidad como el Análisis de componentes principales (PCA) …

25 classification pca regularization discriminant-analysis overfitting

4

¿Cuál es la relación entre la regresión y el análisis discriminante lineal (LDA)?

¿Existe una relación entre la regresión y el análisis discriminante lineal (LDA)? ¿Cuáles son sus similitudes y diferencias? ¿Hay alguna diferencia si hay dos clases o más de dos clases?

24 regression logistic discriminant-analysis canonical-correlation reduced-rank-regression

1

Cómo LDA, una técnica de clasificación, también sirve como técnica de reducción de dimensionalidad como PCA

En este artículo , el autor vincula el análisis discriminante lineal (LDA) con el análisis de componentes principales (PCA). Con mi conocimiento limitado, no puedo seguir cómo LDA puede ser algo similar a PCA. Siempre he pensado que LDA era una forma de algoritmo de clasificación, similar a la regresión …

20 classification pca dimensionality-reduction discriminant-analysis canonical-correlation

1

Calcule y grafique el límite de decisión de LDA

Vi una gráfica de LDA (análisis discriminante lineal) con límites de decisión de The Elements of Statistical Learning : Entiendo que los datos se proyectan en un subespacio de menor dimensión. Sin embargo, me gustaría saber cómo obtenemos los límites de decisión en la dimensión original de modo que pueda …

19 r references discriminant-analysis

1

¿Cómo se relaciona MANOVA con LDA?

En varios lugares, vi una afirmación de que MANOVA es como ANOVA más análisis discriminante lineal (LDA), pero siempre se hizo de forma manual. Me gustaría saber qué se supone que significa exactamente . Encontré varios libros de texto que describen todos los detalles de los cálculos de MANOVA, pero …

18 anova discriminant-analysis manova

2

¿Cómo el análisis discriminante lineal reduce las dimensiones?

Hay palabras de "Los elementos del aprendizaje estadístico" en la página 91: Los centroides K en el espacio de entrada p-dimensional abarcan en la mayoría del subespacio dimensional K-1, y si p es mucho más grande que K, esto será una caída considerable en la dimensión. Tengo dos preguntas: ¿Por …

18 machine-learning discriminant-analysis

2

¿Qué son los "coeficientes de discriminantes lineales" en LDA?

En R, uso la ldafunción de la biblioteca MASSpara hacer la clasificación. Según entiendo LDA, a la entrada XXx se le asignará la etiqueta yyy , que maximiza p ( yEl | x)pag(yEl |X)p(y|x) , ¿verdad? Pero cuando me ajusto al modelo, en el que x = ( L a …

17 r discriminant-analysis inference

3

Variables colineales en el entrenamiento Multiclass LDA

Estoy entrenando un clasificador LDA multiclase con 8 clases de datos. Mientras realizo el entrenamiento, recibo una advertencia de: " Las variables son colineales " Estoy obteniendo una precisión de entrenamiento de más del 90% . Estoy usando la biblioteca scikits-learn en Python do train y pruebo los datos de …

16 machine-learning classification python scikit-learn discriminant-analysis

3

Análisis discriminante vs regresión logística

Encontré algunos pros del análisis discriminante y tengo preguntas sobre ellos. Entonces: Cuando las clases están bien separadas, las estimaciones de los parámetros para la regresión logística son sorprendentemente inestables. Los coeficientes pueden llegar al infinito. LDA no sufre de este problema. Si el número de características es pequeño y …

16 regression logistic multivariate-analysis discriminant-analysis

2

¿Podemos usar una variable independiente categórica en el análisis discriminante?

En el análisis discriminante, la variable dependiente es categórica, pero ¿puedo usar una variable categórica (por ejemplo, estado residencial: rural, urbano) junto con alguna otra variable continua como variable independiente en el análisis discriminante lineal?

15 logistic categorical-data discriminant-analysis regression-strategies

1

Derivando la matriz de dispersión total (dentro de la clase + entre clases)

Estaba jugando con los métodos PCA y LDA y estoy atascado en un punto, tengo la sensación de que es tan simple que no puedo verlo. Las matrices de dispersión dentro de clase ( SWSWS_W ) y entre clases ( SBSBS_B ) se definen como: SW=∑i=1C∑t=1N(xit−μi)(xit−μi)TSW=∑i=1C∑t=1N(xti−μi)(xti−μi)T S_W = \sum_{i=1}^C\sum_{t=1}^N(x_t^i - …

14 discriminant-analysis

Preguntas etiquetadas con discriminant-analysis