线性判别分析(LDA)是一种经典的统计学习方法,广泛应用于模式识别与数据分类领域。通过最大化类间距离同时最小化类内距离,LDA能够有效地实现特征降维与分类器设计。在电子技术中,LDA被用于信号处理、图像识别等多个方面,帮助工程师们从复杂的数据集中提取关键信息。掌握LDA不仅有助于提升数据分析能力,还能促进机器学习算法的理解与应用。我们提供17978个精选资源,助力您深入探索这一强大工具。
用matlab语言写的BDlDA算法,用于模式分类...
👤 romlee
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正交线性判别分析(Orthogonal Linear Discriminant Analysis),可以用于数据降维上面。...
👤 caixiaoxu26
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关于线性(FISHER)判别分析的中文文献,从核心期刊中下载得到。...
👤 cx111111
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利用fisher线性判别分析进行数据降维...
👤 chenjjer
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本程序采用线性判别分析方法实现的字符识别,达到较高的识别率。并给出了很多实验得到的识别结果...
👤 guanliya
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