線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)~多クラスにも応用できる線形クラス分類~

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線形判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。データセットが与えられたときに、LDAで何ができるか、どのようにLDAを計算するかが説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

LDAの概要

  • 2つのクラスを “最もよく判別する” 直線を引く
  • 1次元(z)に線形写像し、zで2つのクラスを識別する
  • クラスが3つ以上あるときにも対応できる

スライドのタイトル

  • 線形判別分析 (LDA) とは?
  • “最もよく判別する” とは?
  • 重み w の求め方
  • J の整理
  • w を求める
  • クラス分類の結果の評価
  • クラス分類の結果の評価 例
  • (参考) Kappa係数

参考資料

  • 金 明哲, 金森 敬文, 竹之内 高志, 村田 昇, Rで学ぶデータサイエンス〈5〉パターン認識, 共立出版 (2009)

LDAのPythonのプログラムは、こちらの課題8をご参照ください。

以上です。

質問・コメントがありましたら、twitter・facebook・メールなどを通して教えていただけるとうれしいです。

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