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1，线性判别分析怎样验证分类的正确性

相关系数指线性回归分析中的点的相关程度。绝对值大于0小于1，越接近1代表相关系数越高。
没看懂什么意思？

线性判别分析怎样验证分类的正确性

2，线性判别分析是一种什么方法

线性判别分析是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。线性判别的思想非常朴素，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异样样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。线性判别与方差分析和回归分析紧密相关，这两种分析方法也试图通过一些特征或测量值的线性组合来表示一个因变量。然而，方差分析使用类别自变量和连续数因变量，而判别分析连续自变量和类别因变量（即类标签）。逻辑回归和概率回归比方差分析更类似于LDA，因为他们也是用连续自变量来解释类别因变量的。

线性判别分析是一种什么方法

3，r语言中线性判别分析怎么分两类

1）当对象为数据框data.frame时lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,...)2) 当对象为公式Formula时lda(formula,data,...,subnet,na.action)3) 当对象为矩阵Matrix时lda(x,group,...,subnet,na.action)
虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

r语言中线性判别分析怎么分两类

4，线性判别分析lda是不是监督学习算法

是同一个东西。第一个是用于自然语言分析的隐主题模型。LDA是一种文档主题生成模型，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。第二个线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，FLD），是模式识别的经典算法。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，主题到词服从多项式分布
也许是的。

5，matlab怎么对线性判别分析lda作图plot

主 help classify; 在里面输入就可以看到这个函数的作用了。 次 贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行
很简单吧，假设以iris 数据为例子library(MASS)model1=lda(Species~.,data=iris,prior=c(1,1,1)/3)ld=predict(model1)$x#画出ld1 与ld2p=ggplot(cbind(iris,as.data.frame(ld)),aes(x=LD1,y=LD2))p+geom_point(aes(colour=Species),alpha=0.8,size=3)
首先要介绍的命令用来启动iperf服务器监听进程以便监听客户端连接的。命令如下： iperf.exe -s -p 2 -i 5 -p 5999 -f k 这个命令会启动iperf，后续参数用来设定监听5999 端口(默认端口是5001), 限定iperf只允许两个连接，每5秒汇报一次连接情况

6，如何利用spss实现线性判别分析

线性回归分析的内容比较多，比如回归方程的拟合优度检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析、变量的筛选问题、变量的多重共线性问题。操作见图。回归分析通常需要多次试验操作才可以得出较好的模型。“方法”中选择“进入”，表示所有的自变量都进入模型，目前还没有考虑到变量的多重共线问题，要先观察初步的结果分析，才会考虑发哦变量的多重共线问题。通过观察调整后的判定系数0.924，拟合优度较高，不被解释的变量较少。由回归方程显著性检验的概率为0，小于显著性水平0.05，则认为系数不同时为0，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性方程。由系数表知，观察回归系数显著性检验中的概率值，如果显著性水平为0.05，除去“投入人年数”外，其他变量均大于显著性水平，这些变量保留在方程中是不正确的。所以该模型不可用，应重新建模。重新建模操作见图片，采用的是“向后筛选”方法，依次剔除的变量是专著数、投入高级职称的人年数、投入科研事业费、获奖数、论文数。最后的模型结果是“立项课题数=-94.524+0.492x投入人年数”。残差分析：又p-p图可知，原始数据与正态分布的不存在显著的差异，残差满足线性模型的前提要求。由库克距离（0.041小于1）和杠杆指变量的值知，没有显著的差异。残差点在0线周围随机分布。
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7，fisher准则函数和lda有什么区别

Fisher判别的基本思路就是投影，针对P维空间中的某点x=(x1，x2，x3，…，xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x)：y(x)= ∑Cjxj 然后应用这个线性函数把P维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为一维数据，再根据其间的亲疏程度把未知归属的样本点判定其归属。这个线性函数应该能够在把P维空间中的所有点转化为一维数值之后，既能最大限度地缩小同类中各个样本点之间的差异，又能最大限度地扩大不同类别中各个样本点之间的差异，这样才可能获得较高的判别效率。在这里借用了一元方差分析的思想，即依据组间均方差与组内均方差之比最大的原则。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。[1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。
LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fishers Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练、预测数据，比如说各种贝叶斯方法，就需要获取数据的先验、后验概率等等。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法，据我所知，百度的商务搜索部里面就用了不少这方面的算法。 主成分分析（PCA）与LDA有着非常近似的意思，LDA的输入数据是带标签的，而PCA的输入数据是不带标签的，所以PCA是一种unsupervised learning。LDA通常来说是作为一个独立的算法存在，给定了训练数据后，将会得到一系列的判别函数（discriminate function），之后对于新的输入，就可以进行预测了。而PCA更像是一个预处理的方法，它可以将原本的数据降低维度，而使得降低了维度的数据之间的方差最大。 方差这个东西是个很有趣的，有些时候我们会考虑减少方差（比如说训练模型的时候，我们会考虑到方差-偏差的均衡），有的时候我们会尽量的增大方差。方差就像是一种信仰（强哥的话），不一定会有很严密的证明，从实践来说，通过尽量增大投影方差的PCA算法，确实可以提高我们的算法质量。

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