Câu hỏi được gắn thẻ «discriminant-analysis»

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm 15K mẫu được dán nhãn (gồm 10 nhóm). Tôi muốn áp dụng giảm kích thước thành 2 chiều, điều đó sẽ xem xét kiến ​​thức về nhãn. Khi tôi sử dụng các kỹ thuật giảm kích thước không giám sát "tiêu chuẩn" …

13 machine-learning  pca  dimensionality-reduction  supervised-learning  discriminant-analysis 

Tôi thường sử dụng để chẩn đoán dữ liệu đa biến của mình bằng PCA (dữ liệu omics với hàng trăm ngàn biến và hàng chục hoặc hàng trăm mẫu). Dữ liệu thường đến từ các thử nghiệm với một số biến độc lập phân loại xác định một số …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Rõ ràng, phân tích Fisher nhằm tối đa hóa sự phân tách giữa các lớp, đồng thời giảm thiểu sự phân tán trong lớp. Do đó, một thước đo hữu ích về khả năng phân biệt đối xử của một biến được đưa ra bởi số lượng đường chéo: .Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} …

13 algorithms  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  sums-of-squares 

Các mô hình phân tích phân biệt Gaussian học và sau đó áp dụng quy tắc Bayes để đánh giá P ( y | x ) = P ( x | y ) P p r i o r ( y )P( x | y)P(x|y)P(x|y)Do đó, chúng là mô hình …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

Tôi đang nghiên cứu nhận dạng mẫu và học máy, và tôi gặp phải câu hỏi sau đây. Xem xét một vấn đề phân loại hai lớp với xác suất lớp trước bằng nhau P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} và phân phối các thể hiện trong mỗi lớp được đưa ra bởi p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Mối quan hệ giữa phân tích phân biệt tuyến tính và quy tắc Bayes là gì? Tôi hiểu rằng LDA được sử dụng trong phân loại bằng cách cố gắng giảm thiểu tỷ lệ phương sai trong nhóm và giữa phương sai nhóm, nhưng tôi không biết cách sử dụng …

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Tôi đang triển khai PCA, LDA và Naive Bayes, để nén và phân loại tương ứng (thực hiện cả LDA cho nén và phân loại). Tôi có mã được viết và mọi thứ hoạt động. Những gì tôi cần biết, đối với báo cáo, là định nghĩa chung về lỗi …

12 machine-learning  pca  terminology  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Một ví dụ về một biện pháp tốt về khả năng phân tách giai cấp ở những người học phân biệt tuyến tính là tỷ lệ phân biệt tuyến tính của Fisher. Có các số liệu hữu ích khác để xác định xem các bộ tính năng có phân tách …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Sử dụng một nhóm các giá trị thu được thông qua phân tích thành phần chính, có thể khám phá các biến giải thích tạo nên từng thành phần nguyên tắc. Điều này cũng có thể với Phân tích Phân biệt Tuyến tính? Các ví dụ được cung cấp sử …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Tôi đang đọc bài viết này về sự khác biệt giữa Phân tích thành phần nguyên tắc và Phân tích nhiều phân biệt đối xử (Phân tích phân biệt đối xử tuyến tính) và tôi đang cố gắng hiểu tại sao bạn lại sử dụng PCA thay vì MDA / …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Tôi đã tự hỏi nếu có ai có thể giúp tôi với thông tin về Kurtosis (tức là có cách nào để chuyển đổi dữ liệu của bạn để giảm dữ liệu không?) Tôi có một bộ dữ liệu câu hỏi với một số lượng lớn các trường hợp và …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

Lý do nào, nếu có, để sử dụng Phân tích phân biệt (DA) trên các kết quả của thuật toán phân cụm như k-mean, theo thời gian tôi thấy nó trong tài liệu (về cơ bản là phân nhóm lâm sàng các rối loạn tâm thần)? Nhìn chung, không nên …

10 clustering  discriminant-analysis 

Tôi biết 2 cách tiếp cận để làm LDA, cách tiếp cận Bayes và cách tiếp cận của Fisher . Giả sử chúng ta có dữ liệu , trong đó là bộ dự báo chiều và là biến phụ thuộc của các lớp(x,y)(x,y)(x,y)xxxpppyyyKKK Theo cách tiếp cận của Bayes , …

10 discriminant-analysis 

Tôi đang nghiên cứu phân tích phân biệt đối xử, nhưng tôi gặp khó khăn trong việc điều hòa một số giải thích khác nhau. Tôi tin rằng tôi phải thiếu một cái gì đó, bởi vì tôi chưa bao giờ gặp phải mức độ khác biệt (dường như) này …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Nếu Phân tích phân biệt tuyến tính nhiều lớp (đôi khi tôi cũng đọc Phân tích phân biệt nhiều lần) được sử dụng để giảm kích thước (hoặc chuyển đổi sau khi giảm kích thước thông qua PCA), tôi hiểu rằng nói chung là "bình thường hóa điểm Z" (hoặc …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis