线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的一种经典的线性学习方法（属于监督学习），这里先借用周志华教授的《机器学习》中的图片来做一个直观的展示：正如该图中展示的那样，LDA需要寻找一条合适的直线y=wTxy=w^Txy=wTx，使得数据集中的样例投影到该 ...

2020年10月30日 · Linear discriminant analysis is a method you can use when you have a set of predictor variables and you’d like to classify a response variable into two or more classes. This tutorial provides a step-by-step example of how to perform linear discriminant analysis in R. Step 1: Load Necessary Libraries

2025年2月10日 · Linear Discriminant Analysis (LDA) also known as Normal Discriminant Analysis is supervised classification problem that helps separate two or more classes by converting higher-dimensional data space into a lower-dimensional space. It is used to identify a linear combination of features that best separates classes within a dataset.

线性判别分析 （英語： Linear discriminant analysis，縮寫： LDA）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。 所得的组合可用来作为一个 线性分类器，或者，更常见的是，为后续的 分类 做降维处理。 LDA与 變異數分析 （ANOVA）和 迴归分析 紧密相关，这两种分析方法也试图透过一些特征或测量值的线性组合来表示一个因变量。 [1][2] 然而，變異數分 …

I ran a 10 topic LDA model over the edge sets from a random sample of twitter users, in order to get a broad overview of the graph structure. Here are the top 10 mostly likely twitter accounts for each topic:

2015年3月25日 · I am using a discriminant function analysis to see which environmental variables best discriminate my study wetlands into those occupied by a species and those not occupied. I have 23 wetlands and 11 environmental variables and am interested in distinguishing two groups: occupied wetlands vs unoccupied wetlands.

2024年12月27日 · LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种 主题模型，常用于文本分析中，用来从大量文档中发现潜在的主题。 文档-主题分布：每篇文档会根据内容分布到不同的主题。 主题-词分布：每个主题对应一定的关键词，表示主题的含义。 这个公式看起来很复杂，大家不要被劝退，后面我会逐一讲解。 文章可能是胡言乱语的一堆单词，也有可能是一篇奇怪的文章。 特别小的概率会得到原始的文章。 假设我们有两个机器，生成了两篇文章，我们比较它与真文章比较 …

2024年11月1日 · Linear Discriminant Analysis (LDA), also known as Normal Discriminant Analysis or Discriminant Function Analysis, is a dimensionality reduction technique...

2025年2月28日 · What Is Linear Discriminant Analysis (LDA)? LDA is a powerful dimensionality reduction technique. It seeks to transform our data into a lower-dimensional space, enhancing class separability while minimizing within-class variance :

2016年7月10日 · By popular demand, a StatQuest on linear discriminant analysis (LDA)! Also, because you asked for it, here’s some sample R code that shows you how to get LDA working in R. If all went well, you should get a graph that looks like this: