引入由于线性判别函数易于分析,所以关于这方面的研究特别多。历史上,这一工作是从R.A. Fisher(1936年)的经典论文开始的。 应用统计方法解决模式识别问题时,一再碰到的问题之一是维数问题。在低维空间里解析上或计算上行得通的方法,在高维空间里往往行不通。因此,降低维数有时就成为处理实际问题的关键。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是种经典的线性学习方法,在二分类问题上因为最早由(Fisher, 1936)提出。亦称“Fisher判别分析”。(机器学习周志华)
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机器学习:线性判别分析(fisher判别)
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