LDA y QDA

Generalmente, para problemas de clasificación múltiple, se supone que existe una función discriminante

Si satisface la distribución normal multivariada

Entre ellas, se encuentra una covarianza matriz, es el determinante de la matriz de covarianza

Entonces la función de decisión se puede expresar como:

Obtener cuadrático Modelo matemático de análisis discriminante (QDA) discriminación cuadrática

El gráfico muestra los límites de decisión para el análisis discriminante lineal y el análisis discriminante cuadrático. La fila inferior demuestra que el análisis discriminante lineal solo puede aprender límites lineales (las varianzas son similares entre clases y no hay datos suficientes para estimar las varianzas con precisión), mientras que el discriminante cuadrático. El análisis puede aprender límites cuadráticos y, por lo tanto, es más flexible (las varianzas son muy diferentes entre clases y hay suficientes observaciones para estimar con precisión las varianzas

Distancia de Hamming:

Distancia euclidiana: <). /p>

personal.psu.edu/jol2/course/stat597e/notes2/ lda .pdf

Aprendizaje automático de Zhou Zhihua