Linear discriminant analysis (LDA), normal discriminant analysis (NDA), canonical variates analysis (CVA), or discriminant function analysis is a generalization of Fisher's linear discriminant, a method used in statistics and other fields, to find a linear combination of

2015年2月28日 · The plot() function actually calls plot.lda(), the source code of which you can check by running getAnywhere("plot.lda"). This plot() function does quiet a lot of processing of the LDA object that you pass in before plotting.

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.

2020年11月2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 Python. First, we’ll load the necessary functions and libraries for this example:

2 天之前 · 文章浏览阅读388次，点赞8次，收藏15次。本文详细介绍了如何使用Python实现LDA主题建模。LDA是一种用于主题建模的概率图模型，其基本思想是：每个文档是由一组主题混合而成的，每个主题又由一组词汇构成，而LDA试图找到最佳的主题和词汇组合，以解释给定的文本数据。

This function is a method for the generic function plot() for class "lda". It can be invoked by calling plot(x) for an object x of the appropriate class, or directly by calling plot.lda(x) regardless of the …

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. First, we’ll load the necessary libraries for this example: library(ggplot2)

result$x是将预测样本（这里是irisdata）进行仿射变换的结果,先由lda.sol$scaling对样本进行降维，然后再减去降维后的总样本均值。 可以发现，得到的x和predict函数得到的result$x是一样的。 以上就是,模型预测后$x的来历。 目前一切看起来都很好。 不过，在试图模拟得到result$class的时候出了问题。 我用每个降维后的样本去与三个分类的均值计算欧式距离，并预测样本属于哪一类的时候，错得离谱： virginica类几乎全被预测为第二类。 看来还需要学习探索.

LDA或线性判别分析可以在R中使用软件包 MASS 的 lda () 函数进行计算 。 LDA用于确定群体的平均数，同时对于每个个体，它试图计算出该个体属于不同群体的概率。 因此，该特定个体在该组中获得了最高的概率分数。 要使用 lda () 函数，必须安装以下软件包。 用于 lda () 函数的 MASS 包。 tidyverse 包，用于更好地、方便地进行数据处理和可视化。 caret 包，用于更好的机器学习工作流程。 在安装了这些包之后，再准备数据。 为了准备数据，首先需要将数据分成训练集和测 …

此函数是类 "lda" 的通用函数 plot() 的方法。 可以通过为适当类的对象 x 调用 plot(x) 来调用它，也可以直接通过调用 plot.lda(x) 来调用它，而不管对象的类如何。