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目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,….xn)T X=(x_1,x_2,x_3,….x_n)^TX=(x1,x2,x3,….xn)T X是n维空间的一个向量
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目录目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.
类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4
boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型
一、线性分类器理论基础一、线性分类器理论基础
假设对一模式X已抽取n个特征,表示为:
X=(x1,x2,x3,….xn)T X=(x_1,x_2,x_3,….x_n)^TX=(x1,x2,x3,….xn)T
X是n维空间的一个向量
模式识别问题就是根据模式X的n个特征来判别模式属于ω1 ,ω2 , … , ωm类中的那一类。
例如这个图:三类的分类问题,它们的边界线就是一个判别函数
用判别函数进行模式分类,取决两个因素:
判别函数的几何性质:线性与非线性
判别函数的参数确定:判别函数形式+参数
判别函数包含两类:
一类是线性判别函数:
线性判别函数:线性判别函数是统计模式识别的基本方法之一,简单且容易实现。
广义线性判别函数:
所谓广义线性判别函数就是把非线性判别函数映射到另外一个空间(高维)变成线性判别函数
分段线性判别函数:
另一类是非线性判别函数
这里我们举一个多类问题的例子
先手工推导一下
首先确定判别边界
作图如下:有点丑,大概意思是对的
weixin_38577648
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