Линейный дискриминантный анализ (LDA) — это статистический метод, используемый для классификации набора точек данных в заранее определенные группы. Он используется во многих различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка изображений, распознавание образов, генетика, финансы, управленческие науки, социальные науки, искусственный интеллект и биоинформатика. Этот метод был разработан в 1936 году Рональдом Фишером и представляет собой алгоритм обучения с учителем. Он работает путем нахождения максимального разделения между различными классами данных и может использоваться для различения двух или более классов.
Линейный дискриминантный анализ основан на предположении, что данные имеют нормальное (гауссово) распределение и состоят из множества признаков или характеристик данных, которые можно использовать для их классификации по различным категориям. Метод создает линейную комбинацию входных переменных (признаков) и использует линейную разделяющую поверхность для прогнозирования. Эту линейную комбинацию можно использовать для измерения того, насколько хорошо она может классифицировать конкретную точку данных в один из предопределенных классов.
Этот метод используется во многих различных приложениях. Он используется в системах распознавания лиц для различения разных людей, медицинской диагностике для классификации заболеваний, обнаружении мошенничества с кредитными картами и обнаружении объектов в компьютерном зрении. Он также используется для маркетинговых приложений, таких как сегментация клиентов и анализ потребительской корзины.
Линейный дискриминантный анализ относительно прост для понимания и реализации. Он эффективен в вычислительном отношении и гибок для использования с различными типами данных. Этот метод требует знаний линейной алгебры и распределений вероятностей, чтобы понять его реализацию.
