AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
判别轴
投影空间中的向量方向，其中类间方差相对于类内方差最大化，从而优化观测值的分离。
術語
类内散度矩阵
一种对称矩阵，用于量化数据围绕其类中心的离散程度，用于在 LDA 投影中最小化类内方差。
術語
类间散度矩阵
测量不同类别中心之间离散程度的矩阵，LDA 通过最大化该矩阵以确保在降维空间中具有更好的可分性。
術語
费希尔准则
LDA 的目标函数，它最大化类间方差与类内方差的比值，以寻找最佳投影方向。
術語
判别特征向量
相对于类内散度矩阵的类间散度矩阵的特征向量，定义了 LDA 中的最佳投影轴。
術語
LDA 最佳投影
一种线性变换，将原始数据投影到一个子空间中，根据费希尔准则，该子空间中的类别具有最大的可分性。
術語
判别潜在空间
由 LDA 生成的降维向量子空间，其中类别被最佳分离，并保留了最大的判别信息。
術語
LDA 决策边界
在投影空间中分离类别的线性超平面，由判别分析期间计算的判别权重确定。
術語
线性判别函数
用于投影观测值并根据判别空间中的相对位置进行分类的初始变量线性组合。
術語
可分性比率
在投影空间中类间分离质量的定量度量，计算为类间方差与类内方差的比率。
術語
判别得分
通过将观测值投影到判别轴上获得的数值，用于在LDA模型中进行类别分配。
術語
类质心
在原始空间或投影空间中属于同一类别的观测值的平均点，用于计算离散度并定义决策边界。
術語
费希尔对角化
同时变换离散矩阵以使类内矩阵变为单位矩阵、类间矩阵变为对角矩阵的数学过程。
術語
保留的判别方差
在降维过程中保留的类间分离信息的比例，通过所选特征值之和来衡量。
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