lda线性判别股票市场
㈠ 线性判别lda是有监督还是无监督
是同一个东西。
第一个是用于自然语言分析的隐主题模型。LDA是一种文档主题生成模型，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
第二个线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，FLD），是模式识别的经典算法。
基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，主题到词服从多项式分布
㈡ 怎么对线性判别分析LDA作图plot
uservo user=(uservo)voinfo;
String username=user.getUsername();
String password=user.getPassword();
System.out.println(quot;your username is quot;+username);
System.out.println(quot;your password is quot;+password);
List list = new ArrayList();
㈢ 线性判别分析lda是有监督学习算法吗
用eviews计算，看各参数的T检验及F检验是否通过，如果F检验通过，但是有两个以上T检验不通过，就有很大的可能是多重共线性了。还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关，就像，货币供应量和工资之类的。可以尝试直接联立两个变量的方差，看变量间的R平方是不是很接近1，越接近1，说明多重共线性越明显。希望对你有用
㈣ matlab怎么对线性判别分析lda作图plot
主 help classify; 在里面输入就可以看到这个函数的作用了。 次 贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行
㈤ 线性判别分析lda如何判断新的样本属于哪一类
把4维的x向量X=(x1,x2,x3,x4),拓展成14维的向量(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4),可以把原问题化简为老师提示的问题,从而进行求解. 楼主学过模式识别（Pattern Recognition）里的LDA（Linear Discriminant Analysis）算法吗?中文叫线性判别分析.LDA算法基本就是求解这么个问题： minimize t subject to Ax=-1 (数值) LDA算法是模式识别里的经典算法,它有很成熟的解析解,你随便网上搜搜,就能得到很详细的解答. 楼主本身的这个问题,算是QDA算法（Quadratic Discriminant Analysis）,中文叫二次项判别分析.因为QDA带了二次项,因此比LDA本身要复杂一些. 但是QDA问题可以简化成LDA算法,具体方法就是把4维向量X=(x1,x2,x3,x4),扩展成如下的14维向量Y=(x1,x2,x3,x4,x1*x1,x1*x2,x1*x3,x1*x4,x2*x2,x2*x3,x2*x4,x3*x3,x3*x4,x4*x4). 这样XT*A*X+bT*X+c,就可以化为dT*Y+c的形式了（这个14维向量d和A,b的关系很容易算）,然后套用下现成的LDA算法求出d,然后反推出A和b,基本就搞定了.
㈥ 线性判别lda 训练复杂度是多少
在模式识别中经常用到的一个叫做Flasher线性判别的方法。Fisher判别的基本思路就是投影，针对P维空间中的某点x=(x1，x2，x3，…，xp)寻找一个能使它降为一维数值的线性函数y(x)：
y(x)= ∑Cjxj
然后应用这个线性函数把P维空间中的已知类别总体以及求知类别归属的样本都变换为一维数据，再根据其间的亲疏程度把未知归属的样本点判定其归属。这个线性函数应该能够在把P维空间中的所有点转化为一维数值之后，既能最大限度地缩小同类中各个样本点之间的差异，又能最大限度地扩大不同类别中各个样本点之间的差异，这样才可能获得较高的判别效率。在这里借用了一元方差分析的思想，即依据组间均方差与组内均方差之比最大的原则来进行判别。
㈦ 那位大仙有线性判别分析LDA的matlab程序不是FDA的，很多地方把这两个方法混淆了，邮箱[email protected]有赏哦
matlab自带工具箱里面有。MATLAB\R2010b\toolbox\stats\stats\classify()