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Fisher 线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（

[单选题]
Fisher 线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（ ）中进行求解？ 
  • 一维空间
  • N—1维空间
  • 三维空间
  • 二维空间
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ridikuius头像 ridikuius
A：
Fisher线性判别 ：应用统计方法解决模式识别问题时，一再碰到的问题之一是维数问题。在低维空间里解析上或者计算上行的通的方法，在高维空间里往往行不通。因此，降低维数就成为处理实际问题的关键。我们考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维。然而，即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分开分得开的集合，若它们投影到任意一条直线上，也可能使得几类样本混在一起而变得无法识别。但在一般情况下，总可以找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开的最好。问题是如何根据实际情况找到这条最好的、最易于分类的投影线。这就是Fisher方法要解决的问题。
    
编辑于 2016-04-28 10:06:20 回复(0)
orzOrzorzOrz头像 orzOrzorzOrz
我看着线性就觉得是一维。。。
发表于 2015-09-21 23:04:37 回复(2)
huixieqingchun头像 huixieqingchun
要注意理解题意，投影成线性判别函数，只有一维上才能说是线性的。
发表于 2016-06-04 09:47:53 回复(0)
wcz2023头像 wcz2023
Fisher是什么鬼=.=
发表于 2015-09-27 11:11:16 回复(0)
没有奇迹头像 没有奇迹
假设类别个数为N，将W视为投影矩阵，shape(W)=d*(N-1)，其中d为样本原特征个数。因此，多分类LDA将样本投影到N-1维空间，N-1通常远小于原有数据特征个数。于是，可以通过这个投影减小样本点的维数。
编辑于 2019-02-10 22:13:53 回复(0)
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问题信息

图像处理
来自：百度2016研发工程师...
难度：
5条回答 16121浏览

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