数据降维 | MATLAB实现基于LFDA基于局部费歇尔判别的分类数据降维可视化

news2024/10/6 10:40:56

数据降维 | MATLAB实现基于LFDA基于局部费歇尔判别的分类数据降维可视化

目录

    • 数据降维 | MATLAB实现基于LFDA基于局部费歇尔判别的分类数据降维可视化
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 学习小结

1

基本介绍

MATLAB实现基于LFDA基于局部费歇尔判别的分类数据降维可视化

模型描述

局部费歇尔判别(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)是一种常用的降维算法,它可以有效地提取数据的本质特征,同时保持类内距离小、类间距离大的特性。
LFDA的基本思想是将数据从高维空间映射到低维空间中,使得映射后的数据在低维空间中具有良好的判别性。与传统的Fisher判别分析不同,LFDA不是将所有样本都考虑在内进行降维,而是只考虑局部邻域内的样本,从而避免了全局降维时容易出现的过拟合问题。

程序设计


                

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