Generalised Discriminant Analysis

资 源 简 介

Generalised Discriminant Analysis

详 情 说 明

Generalised Discriminant Analysis (GDA) 是一种强大的机器学习方法，主要用于降维和分类任务。它是传统线性判别分析（LDA）的扩展，能够处理更复杂的非线性数据分布。

GDA 的核心思想是通过将数据映射到高维特征空间，使其在该空间中更容易被线性分类器分离。它利用核技巧（Kernel Trick）来隐式计算高维空间的内积，从而避免了显式的高维映射。相比于 LDA，GDA 能更好地捕捉数据中的非线性结构，适用于更广泛的数据类型。

在特征提取方面，GDA 通过最大化类间散度与类内散度的比值，寻找最优投影方向，使得不同类别的样本在低维空间中有更好的区分度。这使得 GDA 在人脸识别、生物信息学以及模式识别等领域得到广泛应用。

GDA 的优势在于其灵活性和适应性，但计算复杂度较高，特别是处理大规模数据时。在实际应用中，选择合适的核函数（如 RBF 核或多项式核）对模型性能至关重要。总的来说，GDA 为非线性分类和降维问题提供了有效解决方案。