线性分类器数学基础+Python中的Fisher判别+Iris数据集

1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为:

X=(x1,x2,x3,...,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,...,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,...,xn​)T
X是n维空间的一个向量

例如图:三类的分类问题，们的边界线就是一个判别函数

2.用判别函数进行模式分类，取决两个因素：
1）判别函数的几何性质:线性与非线性

2）判别函数的参数确定:判别函数形式+参数
3.判别函数包含两类:

1）一类是线性判别函数:

a.线性判别函数:线性判别函数是统计模式识别的基本,方法之一，简单且容易实现

b.广义线性判别函数

所谓广义线性判别函数就是把非线性判别函数映射到另外一一个空间(高维)变成线性判别函数

c.分段线性判别函数

2）另一类是非线性判别函数
原创文章 7获赞 6访问量 420 关注 私信 展开阅读全文
作者：lxzysx

fisher 分类 iris 分类器 线性 数学 Python