Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)

Autor: Roger Morrison
Erstelldatum: 26 September 2021
Aktualisierungsdatum: 1 Juli 2024
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Definition - Was bedeutet Lineare Diskriminanzanalyse (LDA)?

Die lineare Diskriminanzanalyse (LDA) ist eine Art lineare Kombination, ein mathematischer Prozess, der verschiedene Datenelemente verwendet und Funktionen auf dieses Set anwendet, um mehrere Klassen von Objekten oder Elementen separat zu analysieren. Die lineare Diskriminanzanalyse von Fishers kann in Bereichen wie der Bilderkennung und der prädiktiven Analyse im Marketing nützlich sein.


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Techopedia erklärt die lineare Diskriminanzanalyse (LDA)

Die Grundidee linearer Kombinationen reicht bis in die 1960er Jahre mit den Altman Z-Scores für Insolvenz und andere prädiktive Konstrukte zurück. Die lineare Diskriminanzanalyse hilft nun, Daten für mehr als zwei Klassen darzustellen, wenn die logische Regression nicht ausreicht. Die lineare Diskriminanzanalyse verwendet den Mittelwert für jede Klasse und berücksichtigt Varianten, um Vorhersagen unter der Annahme einer Gaußschen Verteilung zu treffen. Es ist eine von mehreren Arten von Algorithmen, die Teil der Erstellung wettbewerbsfähiger Modelle für maschinelles Lernen sind.