การวิเคราะห์ จำแนกเชิงเส้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การพัฒนาเทคโนโลยีระดับมืออาชีพ ทำให้อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก การจัดเก็บและความปลอดภัยของข้อมูล ยังคงเป็นปัญหาใหญ่ ดังนั้นจึงมีความจำเป็นอย่างยิ่ง ในการประมวลผลข้อมูลอย่างถูกวิธี มักจะใช้เวลานาน

นั่นคือเทคนิคการลดมิติข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ จำแนกเชิงเส้นหรือการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น และเทคนิคการลดมิติข้อมูลอื่นๆปรากฏขึ้น กลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้คุณ จัดการกับชุดข้อมูลได้ดีขึ้นอย่างมาก ในขณะเดียวกัน รับประกันความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จุดสนใจของเราในบล็อกนี้ ควรอยู่ที่การอภิปรายเกี่ยวกับเทคนิคการลดมิติ ของการวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้น

ก่อนอื่นมาพูดถึงการลดมิติกันก่อน กลยุทธ์เหล่านี้จะช่วยให้คุณ ประมวลผลชุดข้อมูลได้ดีขึ้นอย่างมาก ในขณะเดียวกัน ก็รับประกันความปลอดภัยของข้อมูล และความเป็นส่วนตัว จุดเน้นของเราในบล็อกนี้ ควรเป็นการอภิปรายเกี่ยวกับเทคนิคการลดมิติข้อมูล การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้น เรามาพูดถึงการลดมิติกันก่อน

การลดมิติคืออะไร หากคุณเข้าใจพื้นฐานความรู้พื้นฐาน เกี่ยวกับการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้นแล้ว คุณจะสามารถเข้าใจกลยุทธ์ ของการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้นเพิ่มเติมได้ หากคุณพบว่า ตัวเองกำลังจัดการ กับข้อมูลหลายมิติ ข้อมูลที่คุณมีตัวเลือกมากมาย ที่สามารถเชื่อมโยงกันได้ ถ้าเราวาดข้อมูลหลายมิติใน 2 หรือ 3 มิติ เราจะใช้เทคนิคการลดขนาด

วิธีอื่นที่มักใช้เป็นทางเลือกแทนการลดขนาด คือการลงจุดข้อมูลโดยใช้ฮิสโตแกรม แผนภาพแบบกระจาย และแผนภาพแบบกล่อง กราฟเหล่านี้สามารถ ใช้เพื่อค้นหารูปแบบ ในชุดข้อมูลเดิมที่กำหนด อย่างไรก็ตาม แผนภูมิไม่แสดงข้อมูลปัจจุบัน ในลักษณะที่ผู้คนมักถอดรหัสได้ง่าย นอกจากนี้ข้อมูลที่มีหลายฟังก์ชั่น ต้องการกราฟจำนวนมาก เพื่อระบุรูปแบบในชุดข้อมูล

เทคโนโลยีการลดมิติข้อมูล คล้ายกับ LDA หรือการวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ ด้วยการดึงข้อมูลออกเป็น 2 หรือ 3 มิติ วิธีนี้ช่วยให้คุณกำหนดเป้าหมาย การนำเสนอข้อมูลได้มากขึ้น แม้กระทั่งสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค ไม่ต้องสงสัยเลยว่านี่เป็นหนึ่ง ในเทคนิคการลดขนาดมิติ ที่ใช้กันมากที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย

นอกจากแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการจำแนกรูปแบบแล้วยังใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย LDA มีจุดประสงค์เฉพาะ กล่าวคือเพื่อฉายองค์ประกอบ ที่มีอยู่ในพื้นที่หลายมิติ ไปยังพื้นที่มิติที่ต่ำกว่า สิ่งนี้ทำเพื่อเลื่อนจุดมิติทั่วไป และลดราคาและทรัพยากรของมิติ เสนอแนวคิดดั้งเดิมในปี 1936 ในขั้นต้นการเลือกปฏิบัติเชิงเส้นเป็นวิธีการ 2 ประเภท

เวอร์ชันหลายประเภทจะมีให้ที่นี่ในภายหลัง การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น เป็นเทคนิคการจำแนกประเภท ภายใต้การดูแลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง การเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลเหล่านี้ซึ่งส่วนใหญ่ อิงตามการลดขนาด ใช้ในโปรแกรมอรรถประโยชน์ คล้ายกับการวิเคราะห์การคาดการณ์ของตลาด และการรับรู้ภาพ เราจะมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชั่นในภายหลัง

ดังนั้น เรากำลังมองหา LDA การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้นหรือไม่ เทคนิคการลดมิติสามารถช่วยค้นพบใน 2 วิธี พารามิเตอร์ที่สามารถใช้เพื่อชี้แจงความสัมพันธ์ ระหว่างกลุ่มและโมเดล เพอร์เซปตรอน การจำแนกประเภทวัตถุ ที่สามารถช่วยแยกทีมได้ นี่คือเหตุผลที่ LDA ใช้กันอย่างแพร่หลาย เพื่อสร้างแบบจำลองสายพันธุ์ ในหลายกลุ่ม ดังนั้นคุณควรใช้เทคนิคนี้ เพื่อใช้คลาสตั้งแต่ 2 คลาสขึ้นไป ในการกำหนดตัวแปร

การขยายผลการวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้น LDA ถือได้ว่าเป็นวิธีการจัดหมวดหมู่ที่ง่ายที่สุด วิธีหนึ่งเท่านั้น เนื่องจากวิธีการนี้เรียบง่ายและเข้าใจง่าย เราจึงมีตัวเลือกมากมาย นอกเหนือจากส่วนขยาย สิ่งเหล่านี้รวมถึง การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติที่ยืดหยุ่นหรือ FDA องค์การอาหารและยาใช้การรวมอินพุต ที่ไม่เป็นเชิงเส้น Spline เป็นตัวอย่าง การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติรองใน QDA คลาสที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง จะใช้ค่าประมาณความแปรปรวนของตนเอง

หากมีประเภทของตัวแปรอินพุตมากกว่าปกติ แต่ละหมวดหมู่จะใช้ค่าประมาณความแปรปรวนร่วม การวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติอย่างเป็นทางการหรือ RDA ใช้เพื่อแนะนำการทำให้เป็นมาตรฐานในการประมาณค่าความแปรปรวนหรือความแปรปรวนร่วม สิ่งนี้ทำเพื่อลดความซับซ้อนของ LDA ของตัวแปร LDA ตัวแปรการวิเคราะห์การเลือกปฏิบัติเชิงเส้น แอปพลิเคชัน LDA ทั่วไป

LDA พบการใช้งานในหลายๆด้าน สามารถใช้กับปัญหา ที่อาจกลายเป็นปัญหาการจำแนกประเภทได้ ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ การจดจำความเร็ว การจดจำใบหน้า การจำแนกข้อมูลไมโครเรย์ การดึงภาพ ไบโอเมตริก และชีวสารสนเทศ ให้เราพูดถึงบางส่วนของพวกเขา

บทความอื่นที่น่าสนใจ>>>วิศวกร ประสาทเทียมประเภทโครงข่ายประสาทเทียมที่วิศวกรต้องรู้คืออะไร