Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
LDA (Linear Discriminant Analysis - Doğrusal Ayrımcılık Analizi), makine öğrenmesinde denetimli sınıflandırma problemleri için kullanılan bir boyut azaltma tekniğidir 14.
LDA'nın çalışma prensibi:
- Varyansı en aza indirme ve sınıf mesafesini en üst düzeye çıkarma: LDA, her iki özellikten gelen bilgileri kullanarak varyansı en aza indiren ve iki değişkenin sınıf mesafesini en üst düzeye çıkaran yeni bir eksen oluşturur 14.
- Yüksek boyutlu veri uzayını düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme: Bu işlem, verilerin daha düşük boyutlu bir alanda sınıflandırılmasını sağlar 45.
- Doğrusal ayrılabilirlik varsayımı: LDA'nın etkili çalışabilmesi için verilerin doğrusal olarak ayrılabilir olması gerekir; yani, veriler düz bir çizgi veya düzlemle ayrılabilir olmalıdır 45.
LDA'nın bazı kullanım alanları:
LDA'nın bazı varsayımları:
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: