线性判别分析的多分类情况

线性判别分析的多分类情况

情况一

若存在超平面 d i ( x ) = w i x d_i(x)=w_ix di(x)=wix可以将属于 w i w_i wi与不属于 w i w_i wi范围的划开
d i ( x ) = w i T x = { > 0 , i f x ∈ w i < 0 , i f x ∉ w i (1) d_i(x)=w_i^Tx= \begin{cases}> 0 ,\quad if \ x \in w_i\\ < 0, \quad if \ x \notin w_i \end{cases} \tag{1} di(x)=wiTx={>0,if x∈wi<0,if x∈/wi(1)

即通过一个判别函数把整个空间划分成一个 w i w_i wi与不属于 w i w_i wi的范围。就可以将一个M分类问题转化为M个多分类问题。

但是当存在多个 d i ( x ) > 0 d_i(x)>0 di(x)>0的区域或者全部的 d i ( x ) < 0 d_i(x)<0 di(x)<0时,则分类失败,此类空间被称为不确定区域。

情况二

若存在超平面 d i j ( x ) = w i j x d_{ij}(x)=w_{ij}x dij(x)=wijx可以将属于 w i w_i wi与属于 w j w_j wj的范围划开
d i j ( x ) = w i j x = { > 0 , x ∈ w i < 0 , x ∈ w j ∀ i ≠ j d_{ij}(x)=w_{ij}x= \begin{cases}>0 \quad,\quad x\in w_i\\ <0 \quad,\quad x\in w_j \end{cases} \quad \forall i \not=j dij(x)=wijx={>0,x∈wi<0,x∈wj∀i=j

其中满足 d i j ( x ) = − d j i ( x ) d_{ij}(x)=-d_{ji}(x) dij(x)=−dji(x)。

则可以将一个M分类问题转化为 n ( n − 1 ) 2 \frac{n(n-1)}{2} 2n(n−1)个二分类问题。

对所有的 d i j ( x ) d_{ij}(x) dij(x)而言,若 ∀ i ≠ j d i j > 0 \forall i \not=j d_{ij}>0 ∀i=jdij>0,则被称为不确定区域。

情况三

对于没有不确定区域的情况二,

可以将情况二分解为
d i j = d i ( x ) − d j ( x ) = ( w i − w j ) T x d k ( x ) = w k T x , k = 1 , 2 , 3 , . . . , M d_{ij}=d_i(x)-d_j(x)=(w_i-w_j)^Tx\\ d_k(x)=w_k^Tx\quad,\quad k=1,2,3,...,M dij=di(x)−dj(x)=(wi−wj)Txdk(x)=wkTx,k=1,2,3,...,M

若 ∀ i ≠ j , d i ( x ) > d j ( x ) \forall i \not=j,d_i(x)>d_j(x) ∀i=j,di(x)>dj(x),则 x ∈ w i x\in w_i x∈wi。

若 d k ( x ) = m a x { d k ( x ) , k = 1 , 2 , 3 , . . . M } d_k(x)=max\{d_k(x),k=1,2,3,...M\} dk(x)=max{dk(x),k=1,2,3,...M},则 x ∈ w i x \in w_i x∈wi。

即可以把一个M分类问题转化为M-1个多分类问题。

相关推荐
FL16238631294 小时前
人员聚集人群拥挤密度检测数据集VOC+YOLO格式163张2类别
人工智能·yolo·机器学习
智购科技自动售货机厂家4 小时前
2026自动售货机AI视觉识别优化:从YOLOv11n模型量化到RKNN部署的端侧推理工程实践~YH
javascript·人工智能·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·perl
pjj198546 小时前
机器学习-NumPy2
人工智能·python·机器学习
AR-26710-7 小时前
机器学习复习Day1——线性回归编程作业
人工智能·机器学习
高洁018 小时前
智能体的“记忆”难题
python·深度学习·机器学习·transformer
YOLO数据集集合9 小时前
UAVDT 无人机车辆检测数据集 - 无人机航拍 | 车辆检测 | 目标检测 | YOLO格式 | 智能交通 | 城市管理 | 多类别数据集 | 计算机视觉
人工智能·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉·目标跟踪·无人机
别动我齐刘海20 小时前
机器人运动控制学习2——基础进阶
c++·人工智能·神经网络·学习·目标检测·机器学习·机器人
雷帝木木21 小时前
数据湖与数据仓库:从理论到实践
人工智能·python·深度学习·机器学习
二进制_博客1 天前
rag面试题之多轮对话时的上下文依赖检索设计
人工智能·机器学习
船厂电气自动化ai大模型1 天前
AI大模型与数学第42课:泰勒级数完整展开(神经网络近似核心)
人工智能·python·深度学习·算法·机器学习