线性判别分析

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linear discriminant analysis
线性判别分析：一种统计学方法，用于在多个类别之间进行分类和判别。它通过将数据投影到低维空间中，最大化类别之间的差异，最小化类别内的差异，从而实现分类和判别的目的。

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LDA
...进行预处理,分别利用基于非监督特征提取方法主成分分析（PCA）、局部保留投影（LPP）与基于监督特征提取方法线性判别分析（LDA）、局部保留投影（SLPP）对降噪后的光谱数据进行特征提取,统一选用支持向量机（SVM）作为分类器。
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Linear DA
DA 包括两种：一是线性判别分析(Linear DA)，是最常用、最简单的 DA 方法，二是二次判别分析(Quadratic DA)，该方法的效果没前者好 [45] ，因此二次判别分析很少在信用评...
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FisherLDA
...网鉴别向量构成子空间，以原始样本在该子空间内的投影向量作为鉴别特征用于识别，此即经典的Fisher 线性判别分析（FisherLDA，FLDA）方法。
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Linear Discriminant Analysis
线性判别分析

短语

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线性判别分析是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。
Analysis is one of the most popular linear classification techniques for feature extraction.
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拓展算法三：引入统计筛选和线性判别分析相结合的分层递阶约简算法。
Extended approach three: a hierarchical reduction approach is imported, which is based on the combination of statistical feature selection and linear discriminant analysis.
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多个人脸数据库上的实验结果表明，本算法能够有效地解决线性判别分析中的小样本规模问题。
Experiments demonstrate that the proposed method can effectively solve the small sample size problem of LDA.

线性判别分析
线性判别分析(linear discriminant analysis，LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法的归纳，这种方法使用统计学，模式识别和机器学习方法，试图找到两类物体或事件的特征的一个线性组合，以能够特征化或区分它们。所得的组合可用来作为一个线性分类器，或者，更常见的是，为后续的分类做降维处理。

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