判别分析

资 源 简 介

判别分析

详 情 说 明

判别分析是一种经典的统计学习方法，主要用于解决分类问题。它的核心思想是通过构建判别函数，将样本特征空间划分为不同的类别区域。

判别分析主要分为线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种形式。LDA假设各类别的协方差矩阵相同，通过线性决策边界进行分类；而QDA则允许不同类别有不同的协方差矩阵，形成二次决策边界。

在实际应用中，判别分析需要满足一些基本假设，如特征服从正态分布、各类别协方差矩阵相等等。虽然这些假设在现实中可能不完全成立，但判别分析仍然展现出较强的鲁棒性。

判别分析的优势在于模型简单、计算效率高，特别适合中小规模数据集。同时，它还能提供每个特征的判别权重，帮助我们理解哪些特征对分类贡献最大。但与现代机器学习算法相比，判别分析对数据分布的假设可能限制其在复杂场景中的应用效果。