"선형판별분석 LDA"의 두 판 사이의 차이

2번째 줄: 2번째 줄:
;linear discriminant analysis (LDA), Fisher's linear discriminant
;linear discriminant analysis (LDA), Fisher's linear discriminant
;선형판별분석
;선형판별분석
* 가정: 독립변수의 ([[정규성]] + [[동분산성]])
* 가정: 독립변수들의 ([[정규성]] + [[동분산성]])


==예시: 변수 1개==
==예시: 변수 1개==

2017년 12월 15일 (금) 15:19 판

1 개요

linear discriminant analysis (LDA), Fisher's linear discriminant
선형판별분석

2 예시: 변수 1개

  • 사후확률: [math]\displaystyle{ p_k(x)=Pr[Y=k|X=x]=\frac{π_k f_k(x)}{∑_{l=1}^K f_l(x)} }[/math]

[math]\displaystyle{ f_k(x)=\frac{1}{\sqrt{2π}σ_k} \operatorname{exp}\left( -\frac{1}{2σ_k^2}(x-μ_k)^2 \right) }[/math]

[math]\displaystyle{ p_k(x)=\frac{π_k \frac{1}{\sqrt{2π}σ_k} \operatorname{exp}\left( -\frac{1}{2σ_k^2}(x-μ_k)^2 \right)}{∑_{l=1}^K π_l \frac{1}{\sqrt{2π}σ_k} \operatorname{exp}\left( -\frac{1}{2σ_k^2}(x-μ_k)^2 \right)} }[/math]

3 같이 보기

4 참고

문서 댓글 ({{ doc_comments.length }})
{{ comment.name }} {{ comment.created | snstime }}