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线性判别分析

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。

把4维的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14维的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原问题化简为老师提示的问题,从而进行求解. 楼主学过模式识别(Pattern Recognition)里的LDA(Linear Discrim...

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)

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

因此如何描述对象间相似性是聚类的重。 相似性的度量方法很多,有的用于专门领域,也有的适用于特定类型的数据,如何选择相似性的度量方法是一个相当复杂的问题,聚类通常按照对象间的相似性进行分组相似性度量即对某两者直接的相似性进行度量

是多元分析的Fisher判别吧 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...

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。将Bay...

先save得到因子,然后用因子去做判别分析或聚类分析

多元回归分析 用回归方程定量地刻画一个应变量与多个自变量间的线性依存关系,称为多元线性回归(multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression). logistic回归的分析 logistic回归属于概率型回归,可用来分析某类事件发生的概率...

不是同一个东西。 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,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,主题到词服从多项式分布。 第二个线性判别式分析(Linear Disc...

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