Pertanyaan yang diberi tag «discriminant-analysis»

Saya memiliki satu set data yang terdiri dari sampel berlabel 15K (dari 10 grup). Saya ingin menerapkan pengurangan dimensi menjadi 2 dimensi, yang akan mempertimbangkan pengetahuan label. Ketika saya menggunakan teknik reduksi dimensionalitas tanpa pengawasan "standar" seperti PCA, plot sebar tampaknya tidak ada hubungannya dengan label yang dikenal. Apakah yang …

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

Saya sering digunakan untuk mendiagnosis data multivariat menggunakan PCA (data omics dengan ratusan ribu variabel dan puluhan atau ratusan sampel). Data sering berasal dari eksperimen dengan beberapa variabel bebas kategorikal yang mendefinisikan beberapa kelompok, dan saya sering harus melalui beberapa komponen sebelum saya dapat menemukan komponen yang menunjukkan pemisahan antara …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Tampaknya, Analisis Fisher bertujuan memaksimalkan pemisahan antar kelas secara serentak, sekaligus meminimalkan dispersi di dalam kelas. Sebuah ukuran yang berguna dari kekuatan diskriminasi dari sebuah variabel maka diberikan oleh kuantitas diagonal: Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} . http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Saya mengerti bahwa ukuran ( p x p) dari matriks Antara ( B ) dan Dalam-Kelas …

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

Model analisis diskriminan Gaussian mempelajari dan kemudian menerapkan aturan Bayes untuk mengevaluasi Karenanya, mereka adalah model generatif. Lalu mengapa disebut analisis diskriminan? Jika itu karena kami akhirnya mendapatkan kurva diskriminan antara kelas, maka itu terjadi untuk semua model generatif.P( x | y)P(x|y)P(x|y)P( y| x)= P( x | y) Pp r …

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

Saya mempelajari pengenalan pola dan pembelajaran mesin, dan saya mengalami pertanyaan berikut. Pertimbangkan masalah klasifikasi dua kelas dengan probabilitas kelas sebelumnya yang samaP(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} dan distribusi instance di setiap kelas yang diberikan oleh p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 \end{bmatrix}, \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Apa hubungan antara analisis diskriminan Linear dan aturan Bayes? Saya mengerti bahwa LDA digunakan dalam klasifikasi dengan mencoba meminimalkan rasio dalam varians grup dan antara varians grup, tapi saya tidak tahu bagaimana aturan Bayes digunakan di dalamnya.

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Saya menerapkan PCA, LDA, dan Naif Bayes, masing-masing untuk kompresi dan klasifikasi (menerapkan LDA untuk kompresi dan klasifikasi). Saya memiliki kode yang ditulis dan semuanya berfungsi. Apa yang perlu saya ketahui, untuk laporan ini, adalah apa definisi umum kesalahan rekonstruksi . Saya dapat menemukan banyak matematika, dan menggunakannya dalam literatur …

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

Contoh ukuran pemisahan kelas yang baik pada pembelajar diskriminan linier adalah rasio diskriminan linear Fisher. Apakah ada metrik berguna lainnya untuk menentukan apakah set fitur menyediakan pemisahan kelas yang baik antara variabel target? Secara khusus, saya tertarik untuk menemukan atribut input multivarian yang baik untuk memaksimalkan pemisahan kelas target dan …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Menggunakan biplot nilai yang diperoleh melalui analisis komponen utama, dimungkinkan untuk mengeksplorasi variabel penjelas yang membentuk setiap komponen utama. Apakah ini juga mungkin dengan Analisis Diskriminan Linier? Contoh yang diberikan menggunakan data adalah "Data Iris Edgar Anderson" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Berikut adalah data irisnya : id SLength SWidth PLength PWidth …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Saya membaca artikel ini tentang perbedaan antara Analisis Komponen Utama dan Analisis Diskriminan Berganda (Analisis Diskriminan Linier), dan saya mencoba memahami mengapa Anda akan menggunakan PCA daripada MDA / LDA. Penjelasannya dirangkum sebagai berikut: secara kasar berbicara dalam PCA kami mencoba untuk menemukan sumbu dengan varian maksimum di mana data …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Saya tahu 2 pendekatan untuk melakukan LDA, pendekatan Bayesian dan pendekatan Fisher . Misalkan kita memiliki data ( x , y)(x,y)(x,y) , di mana xxx adalah prediktor halpp dimensi dan yyy adalah variabel dependen dari kelas KKK Dengan pendekatan Bayesian , kita menghitung p posterior ( y k | x …

10 discriminant-analysis 

Saya bertanya-tanya apakah ada yang bisa membantu saya dengan informasi tentang Kurtosis (yaitu apakah ada cara untuk mengubah data Anda untuk menguranginya?) Saya memiliki dataset kuesioner dengan sejumlah besar kasus dan variabel. Untuk beberapa variabel saya, data menunjukkan nilai-nilai kurtosis yang cukup tinggi (yaitu distribusi leptokurtik) yang berasal dari fakta …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

Apa alasannya, jika ada, untuk menggunakan Analisis Diskriminan (DA) pada hasil algoritma pengelompokan seperti k-means, seperti yang saya lihat dari waktu ke waktu dalam literatur (pada dasarnya pada subtyping klinis gangguan mental)? Umumnya tidak direkomendasikan untuk menguji perbedaan kelompok pada variabel yang digunakan selama konstruksi cluster karena mereka mendukung maksimalisasi …

10 clustering  discriminant-analysis 

Saya mempelajari analisis diskriminan, tetapi saya mengalami kesulitan merekonsiliasi beberapa penjelasan yang berbeda. Saya percaya saya pasti kehilangan sesuatu, karena saya belum pernah menemukan tingkat ketidaksesuaian ini (sebelumnya). Karena itu, sejumlah pertanyaan tentang analisis diskriminan di situs web ini tampaknya menjadi bukti kompleksitasnya. LDA dan QDA untuk beberapa kelas Buku …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Jika Analisis Diskriminan Linier multi-kelas (atau saya juga membaca Analisis Diskriminan Berganda kadang-kadang) digunakan untuk pengurangan dimensi (atau transformasi setelah pengurangan dimensi melalui PCA), saya memahami bahwa secara umum "normalisasi Z-score" (atau standardisasi) dari fitur tidak akan diperlukan, bahkan jika diukur pada skala yang sama sekali berbeda, benar? Karena LDA …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis