Perguntas com a marcação «discriminant-analysis»

Eu tenho um conjunto de dados que consiste em 15 mil amostras marcadas (de 10 grupos). Quero aplicar a redução de dimensionalidade em duas dimensões, que levariam em consideração o conhecimento dos rótulos. Quando uso técnicas de redução de dimensionalidade não supervisionadas "padrão", como o PCA, o gráfico de dispersão …

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

Eu costumava diagnosticar meus dados multivariados usando o PCA (dados omicos com centenas de milhares de variáveis ​​e dezenas ou centenas de amostras). Os dados geralmente vêm de experimentos com várias variáveis ​​independentes categóricas que definem alguns grupos, e muitas vezes tenho que passar por alguns componentes antes de encontrar …

13 pca  linear-model  r-squared  discriminant-analysis 

Pelo visto, a análise de Fisher visa maximizar simultaneamente a separação entre classes, enquanto minimiza a dispersão dentro da classe. Uma medida útil do poder de discriminação de uma variável é, por conseguinte, dada pela quantidade diagonal: Bii/WiiBii/WiiB_{ii}/W_{ii} . http://root.cern.ch/root/htmldoc/TMVA__MethodFisher.html Eu entendo que o tamanho ( p x p) das …

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

P( x | y)P(x|y)P(x|y)P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x)=P(x|y)Pprior(y)Σg∈YP(x|g)Pprior(g).P(y|x) = \frac{P(x|y)P_{prior}(y)}{\Sigma_{g \in Y} P(x|g) P_{prior}(g) }. Hence, they are generative models. Why then is it called discriminant analysis? If it is because we finally derive a discriminant curve between the classes, then that happens for all generative models.

13 normal-distribution  discriminant-analysis  generative-models 

Estou estudando reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina e me deparei com a seguinte pergunta. Considere um problema de classificação de duas classes com igual probabilidade de classe anterior P(D1)=P(D2)=12P(D1)=P(D2)=12P(D_1)=P(D_2)= \frac{1}{2} e a distribuição de instâncias em cada classe dada por p(x|D1)=N([00],[2001]),p(x|D1)=N([00],[2001]), p(x|D_1)= {\cal N} \left( \begin{bmatrix} 0 \\0 …

12 machine-learning  self-study  classification  discriminant-analysis 

Qual é a relação entre a análise discriminante linear e a regra de Bayes? Entendo que o LDA é usado na classificação, tentando minimizar a taxa de variação dentro do grupo e entre a variação no grupo, mas não sei como a regra de Bayes é usada nela.

12 classification  discriminant-analysis  bayes 

Estou implementando PCA, LDA e Naive Bayes, para compactação e classificação, respectivamente (implementando um LDA para compactação e classificação). Eu tenho o código escrito e tudo funciona. O que eu preciso saber, para o relatório, é qual é a definição geral de erro de reconstrução . Posso encontrar muita matemática …

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

Um exemplo de uma boa medida de separabilidade de classe em alunos discriminantes lineares é a razão de discriminante linear de Fisher. Existem outras métricas úteis para determinar se os conjuntos de recursos fornecem uma boa separação de classe entre as variáveis ​​de destino? Em particular, estou interessado em encontrar …

11 machine-learning  classification  feature-selection  discriminant-analysis 

Usando um biplot de valores obtidos através da análise de componentes principais, é possível explorar as variáveis ​​explicativas que compõem cada componente principal. Isso também é possível com a Análise Discriminante Linear? Os exemplos fornecidos usam Os dados são "Dados de íris de Edgar Anderson" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Aqui estão …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

Estou lendo este artigo sobre a diferença entre Análise de Componentes Principais e Análise Discriminante Múltipla (Análise Discriminante Linear), e estou tentando entender por que você usaria o PCA em vez do MDA / LDA. A explicação é resumida da seguinte forma: grosso modo, no PCA, estamos tentando encontrar os …

10 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis 

Conheço duas abordagens para fazer LDA, a abordagem bayesiana e a abordagem de Fisher . Suponha que tenhamos os dados , onde é o preditor dimensional e é a variável dependente de classes.x p y K(x,y)(x,y)(x,y)xxxpppyyyKKK Pela abordagem bayesiana , calculamos o posterior e como Como dito nos livros, suponha …

10 discriminant-analysis 

Fiquei me perguntando se alguém poderia me ajudar com informações sobre curtose (ou seja, existe alguma maneira de transformar seus dados para reduzi-los?) Eu tenho um conjunto de dados de questionário com um grande número de casos e variáveis. Para algumas das minhas variáveis, os dados mostram valores de curtose …

10 distributions  assumptions  kurtosis  discriminant-analysis  parametric 

Qual é a justificativa, se houver, para usar a Análise Discriminante (DA) nos resultados de um algoritmo de agrupamento como k-means, como eu o vejo de tempos em tempos na literatura (essencialmente sobre subtipos clínicos de transtornos mentais)? Geralmente, não é recomendável testar diferenças de grupo nas variáveis ​​usadas durante …

10 clustering  discriminant-analysis 

Estou estudando análises discriminantes, mas estou tendo dificuldades para conciliar várias explicações diferentes. Acredito que devo estar faltando alguma coisa, porque nunca encontrei esse nível (aparentemente) de discrepância antes. Dito isto, o número de perguntas sobre análise discriminante neste site parece testemunhar sua complexidade. LDA e QDA para várias classes …

10 multivariate-analysis  discriminant-analysis 

Se uma Análise Discriminante Linear de várias classes (ou às vezes também leio Análise Discriminante Múltipla) for usada para redução de dimensionalidade (ou transformação após redução de dimensionalidade via PCA), entendo que, em geral, uma "normalização do escore Z" (ou padronização) de os recursos não serão necessários, mesmo que sejam …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis