MDA多元判别分析法

2021-01-04 13:46:09 浏览:2414

定义

MDA(Multiple Discriminant Analysis,多元判别分析法)是一种多元的降维分析方法,是线性判别分析(Linear Discriminant analysis, LDA)在多个类别应用上的拓展,目的是找到能够最大化数据里不同类别差异的线性判别函数,构成一个能够区分不同种类数据的超平面。

图 1

如图1所示,用两个判别函数(Discriminant Function)来描述三个类别的数据,这三个类别是由两组变量Variable1和Variable2组成的。其中Discriminant Function 1能够很好地区分第1类和第2类,但不能将第1类和第3类很好地区分;Discriminant Function 2能够很好地区分第1类和第3类,但是不能很好地区分第1类和第2类,而综合两个判别函数则能很好地对三类进行区分。

在神经元的噪声相关性研究中也通常使用类似MDA的分析手段。其中,横纵坐标分别为两个神经元的噪声峰值数,而不同种类一般代表不同的刺激。在噪声相关研究中通常采用d2来度量区分不同种类的能力:

其中Δμ是两类别之间的平均响应的差,Q是各类别间的平均协方差矩阵。

参考文献

[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_discriminant_analysis
[2] https://mb3is.megx.net/gustame/discrimination/multiple-discriminant-analysis

特征提取

作          者: 泮桥成像光电商城

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