线性判别分析（LDA）作为一种经典的分类方法，通过最大化类间差异与最小化类内差异来实现样本的有效分类。LDA在理论上建立了坚实的数学基础，并且在多个领域具有广泛的应用。然而，在应用时需要注意其假设条件，并根据数据的实际情况选择合适的分类方法。在本篇文章中，我们通过Iris数据集

公式：F=∥w

LDA降维LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析，是一种有监督的线性降维算法。与PCA保持数据信息不同，LDA的目标是将原始数据投影到低维空间，尽量使同一类的数据聚集，不同类的数据尽可能分散步骤：计算类内散度矩阵\(S_b\)计算类间散度矩阵\(S_w\)计算矩阵\(S_w^{-1}S_b\)对矩

全文链接：https://tecdat.cn/?p=37450 主成分分析（PCA）作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具，在处理具有大量特征的数据集时非常有用。就像我们难以找到时间阅读一本1000页的书，而更倾向于2到3页的总结以抓住整体概貌一样，当数据集中特征过多时，PCA可以帮助我们减少维度，提

目录第五题线性判别分析(LDA)概述假设公式优点缺点二次判别分析(QDA)概述假设公式优点缺点比较第六题​编辑​编辑第八题逻辑回归1-最近邻比较与结论第九题第十二题第五题LDA（线性判别分析）和QDA（二次判别分析）是两种常用的分类算法，它们在统计学

介绍上一篇文章我们介绍了主题建模中应用最为广泛的四种算法的理论基础，本文将从研究成果的角度对它们的模型进行比较。推荐文章《如何使用CodeLlama构建您自己的LLM编码助手,使用CodeLlama-7b-Instruct-hf和Streamlit创建本地LLM聊天机器人》权重1,编程类

一、基本代码：sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver='svd',shrinkage=None,priors=None,n_components=None,store_covariance=False,tol=0.0001,covariance_estimator=None)[source]参数介绍：参数:priors:一个数组,数组中的元素依次指定了每个类

在NLP学习中，常常用到LDA主题模型对文本进行分类，可视化经常用到的代码有importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearnpanel=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf_idf,tf_idf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(panel,'lda_visualization.html')pyLDAvis.display(panel)import

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32760原文出处：拓端数据部落公众号航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5689原文出处：拓端数据部落公众号  判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关

首先按每两个村庄的距离从小到大排序，因为最小距离的那条道路是必建造的；每输入两个数，看他俩的老大是否一样，如果一样的话，说明这两已经连通了，不需要建造了，反之则建造。importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner;publicclasshdu1233{ publicstaticvoidmain(Str

与hdu1213一样简单并查集。点击查看代码importjava.util.Scanner;publicclasshdu1232{ publicstaticvoidmain(String[]args){ //TODO自动生成的方法存根 Scannersc=newScanner(System.in); while(sc.hasNext()){ intn=sc.nextInt(); if(n

第一种方法是定义每个数的老大是其自身，通过每次输入的两个数，找到它两的老大，比较大小，循环将所有大的那个老大改为小的那个数，最后输出有几个老大是其自身，案例都能过，提交就错，不知错哪了......点击查看代码importjava.util.Scanner;publicclasshdu1213{ publicstaticvoid

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4261原文出处：拓端数据部落公众号 使用潜在Dirichlet分配（LDA）和t-SNE中的可视化进行主题建模。本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码，请参阅完整资料。我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2175早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷，人们也更加倾向于智能化家居，当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃，最近不少朋友家里又出现智能门锁，相比传统门锁来说，究竟能有多智能

潜在狄利克雷分配1、引言2、潜在狄利克雷分配2.1定义2.2原理2.3算法公式2.4代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，给我讲一讲LDA小鱼：LDA？你指的是？小屌丝：就是算法模型的LDA啊，你想啥？小鱼：哦，哦，那就好，小屌丝：你告诉我，你想啥了？小鱼：不滴，我就不小屌丝：…你就说吧，我

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时

 importpandasaspdfromgensim.modelsimportLdaModelfromgensim.corporaimportDictionaryfromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']matpl

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35263原文出处：拓端数据部落公众号本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段，排除了Order、PID和SalesPrice等变量，对数据进行整合和转换以适

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32760原文出处：拓端数据部落公众号航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都

线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据

目录1.LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析1.LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析经常被用于分类问题的降维技术，相比于PCA，LDA可以作为一种有监督的降维算法，降维的时候用到了y的真实值，有监督的降维。在PCA中，算法没有考虑数据的标签（类别），只是把原数据映射到一些方

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类智能任务的学科。人工智能算法是人工智能领域的核心内容之一，它旨在解决复杂问题，提高计算机的智能水平。在过去的几年里，人工智能算法已经取得了显著的进展，它们已经被广泛应用于各种领域，包括自然