Oct, 2023

最小信息线性判别分析：使用无标签数据训练 LDA 模型

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TL;DR该论文研究了线性判别分析（LDA）方法在有限的先验信息下如何计算未标记数据的精确投影向量，并验证了该方法在适应非平稳数据方面的优势。
发现论文，激发创造
  • GO-LDA: 广义最优线性判别分析

    本文提出了一种新的多类别线性判别分析 GO-LDA 方法，通过构造每个步骤中最大化 Fisher 准则的正交鉴别方向可以分离投影数据。该方法在多种模式识别和分类问题上都能提高准确性。

    May, 2023

  • 用谐波平均线性判别分析进行鲁棒性图像分类

    本篇论文介绍了一种基于调和均值的线性判别分析方法 -- 多类别判别分析，用于图像分类以及多标签的降维。实验结果表明，MCDA 在分类准确率、宏 F1 score 和微 F1 score 等方面优于其他单标签和多标签方法。

    Oct, 2016

  • 深度线性判别分析

    本文提出了 Deep Linear Discriminant Analysis（DeepLDA）方法，通过在深度神经网络中，学习可分离的线性潜在表示以进行分类的降维。作者的目标是最大化特征分布的相似度以推广传统的 LDA 算法，通过三个基准数据集的评估，DeepLDA 在 MNIST 和 CIFAR-10 上得到了竞争性的结果，在 STL-10 上也优于使用分类交叉熵进行训练的网络。

    Nov, 2015

  • 使用非线性协方差矩阵估计器的正则化线性判别分析

    利用正半定岭估计器及非线性协方差矩阵估计器，本文提出了一种新颖的 NL-RLDA 分类器，并通过综合性能评估表明其在合成数据和真实数据上的有效性。与现有方法相比，该技术在多个数据集上均表现优异。

    Jan, 2024

  • 线性和二次判别分析：教程

    该论文介绍了线性判别分析和二次判别分析作为统计和概率学习中的两种基本分类方法，涵盖了决策边界优化、二元和多元类别的 LDA 和 QDA、LDA 和 QDA 与度量学习、核 PCA、马氏距离，Logistic 回归、朴素贝叶斯、最大似然比检验的联系，证明了 LDA 和 Fisher 判别分析是等价的，并通过模拟进行了一些理论的澄清。

    Jun, 2019

  • 基于核对齐的线性判别分析

    本文提出了基于核对齐理论的线性判别分析新公式 kaLDA，并使用 Stiefel 流形梯度下降算法，对多种单标签和多标签数据集的实验结果表明，kaLDA 有良好的性能表现。

    Oct, 2016

  • 加权缺失线性判别分析：用于具有缺失数据的可解释分类方法

    提出了一种新颖的方法 WLDA，用于在缺失数据下进行线性判别分析，通过权重矩阵对缺失值进行惩罚，在医学、金融等高风险领域中能比传统方法更好地解释和分类数据。

    Jun, 2024

  • 监督式主题模型

    介绍了一种新的统计模型 —— 监督潜在狄利克雷分配（SLDA），应用变分方法处理难以计算的后验期望，解决回答类型的多样性并预测新文档的回答数值。与现代正则化回归以及无监督 LDA 分析相比，SLDA 有显著优势。

    Mar, 2010

  • 稀疏线性判别分析的直接估计方法

    本文研究高维数据的稀疏线性判别分析，提出了一种基于约束 L1 范数最小化，直接估计精度矩阵和均值向量差积的线性规划判别规则（LPD），该规则具有理论上的可行性和数值上的优越性，同时还能在无法一致估计精度矩阵和均值向量差时发挥作用。该规则应用于肺癌和白血病数据集分析中，表现出优异的表现。

    Jul, 2011

  • 使用深度神经网络从 LDA 模型中学习

    本研究提出了一种使用深度神经网络预测 LDA 模型中潜在主题分布的方法，借鉴了迁移学习的思想，实现了在大大降低计算时间的同时取得较好的分类效果。

    Aug, 2015