Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Eixo Discriminante
Vetor direcional no espaço projetado onde a variância entre classes é maximizada em relação à variância intra-classe, otimizando assim a separação das observações.
Matriz de Dispersão Intra-classe
Matriz simétrica que quantifica a dispersão dos dados em torno do seu centroide de classe, utilizada para minimizar a variância intra-classe na projeção LDA.
Matriz de Dispersão Inter-classes
Matriz que mede a dispersão entre os centroides das diferentes classes, maximizada pela LDA para garantir uma melhor separabilidade no espaço reduzido.
Critério de Fisher
Função objetivo da LDA que maximiza a razão entre a variância inter-classes e a variância intra-classe para encontrar as direções de projeção ótimas.
Vetores Próprios Discriminantes
Vetores próprios da matriz de dispersão inter-classes em relação à matriz de dispersão intra-classe, definindo os eixos de projeção ótimos na LDA.
Projeção Ótima LDA
Transformação linear que projeta os dados originais em um subespaço onde as classes são as mais separáveis possíveis de acordo com o critério de Fisher.
Espaço Latente Discriminante
Subespaço vetorial de dimensão reduzida gerado pela LDA onde as classes são otimamente separadas, preservando a informação discriminante máxima.
Fronteira de Decisão LDA
Hiperplano linear que separa as classes no espaço projetado, determinado pelos pesos discriminantes calculados durante a análise discriminante.
Função discriminante linear
Combinação linear das variáveis iniciais utilizada para projetar as observações e realizar a classificação baseada nas posições relativas no espaço discriminante.
Razão de separabilidade
Medida quantitativa da qualidade da separação entre classes no espaço projetado, calculada como a razão das variâncias inter e intra-classe.
Pontuação discriminante
Valor numérico obtido pela projeção de uma observação em um eixo discriminante, utilizado para a atribuição a uma classe em modelos LDA.
Centroide de classe
Ponto médio das observações pertencentes a uma mesma classe no espaço original ou projetado, utilizado para calcular as dispersões e definir as fronteiras de decisão.
Diagonalização de Fisher
Processo matemático que transforma simultaneamente as matrizes de dispersão para tornar a matriz intra-classe identidade e a matriz inter-classe diagonal.
Variância discriminante conservada
Proporção da informação de separação entre classes preservada durante a redução dimensional, medida pela soma dos autovalores selecionados.