【机器学习】线性判别分析（LDA）：从理论到实践

【机器学习】线性判别分析（LDA）：从理论到实践

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_44214428/article/details/140235009

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的经典统计技术，主要用于特征提取和分类。与主成分分析（PCA）等降维方法不同，LDA侧重于最大化类间差异，同时最小化类内差异，使其在监督学习场景下尤为有效。本文将深入探讨LDA的理论基础、算法流程、以及在现实世界中的应用案例。

LDA的基本概念

LDA的目标是找到一个投影，使得不同类别的样本在投影后的空间中尽可能分离，而同一类别的样本尽可能聚集。这一过程可以通过最大化类间散度与类内散度的比值来实现，即最大化Fisher准则函数。

Fisher准则函数

设数据集$\mathcal{D}$由$c$个类别组成，每个类别的样本集分别为$\mathcal{D}_1, \mathcal{D}_2, ..., \mathcal{D}_c$。LDA的目标是找到一个投影矩阵$\mathbf{W}$，使得投影后的数据在类间差异最大化，同时类内差异最小化。Fisher准则函数定义如下：

$$
J(\mathbf{W}) = \frac{\mathbf{W}^T\mathbf{S}_B\mathbf{W}}{\mathbf{W}^T\mathbf{S}_W\mathbf{W}}
$$

其中，$\mathbf{S}_B$是类间散度矩阵，$\mathbf{S}_W$是类内散度矩阵。

类间散度矩阵$\mathbf{S}_B$

类间散度矩阵$\mathbf{S}B$衡量了不同类别中心之间的差异。假设每个类别的样本均值向量为$\boldsymbol{\mu}{i}$，总体均值为$\boldsymbol{\mu}$，则$\mathbf{S}_B$定义为：

$$
\mathbf{S}B = \sum{i=1}^{c} N_i (\boldsymbol{\mu}_i - \boldsymbol{\mu})(\boldsymbol{\mu}_i - \boldsymbol{\mu})^T
$$

其中，$N_i$是第$i$类的样本数量。

类内散度矩阵$\mathbf{S}_W$

类内散度矩阵$\mathbf{S}_W$反映了同一类别内部样本之间的差异。对于每个类别，我们计算其样本围绕类别均值的散度，然后加总得到$\mathbf{S}_W$：

$$
\mathbf{S}W = \sum{i=1}^{c} \sum_{\mathbf{x}_j \in \mathcal{D}_i} (\mathbf{x}_j - \boldsymbol{\mu}_i)(\mathbf{x}_j - \boldsymbol{\mu}_i)^T
$$

LDA的算法步骤

LDA的算法流程可以概括为以下几个步骤：

1. 计算类内散度矩阵：$\mathbf{S}_W$和类间散度矩阵$\mathbf{S}_B$。
2. 求解广义特征值问题：找到向量$\mathbf{w}$和标量$\lambda$，使得$\mathbf{S}_B\mathbf{w} = \lambda\mathbf{S}_W\mathbf{w}$。
3. 选取投影方向：选择与最大$\lambda$对应的$\mathbf{w}$作为投影方向，或者选择前$k$个最大的$\lambda$对应的$\mathbf{w}$构成投影矩阵$\mathbf{W}$。
4. 数据投影：将原始数据通过$\mathbf{W}$进行投影，得到降维后的数据。

LDA的应用

文本分类

在文本分类任务中，LDA可以用于提取文档的主题特征，将高维的词频向量投影到低维空间，同时保持不同类别文档之间的差异。

生物信息学

LDA在基因表达数据分析中被广泛应用，通过识别不同疾病状态下的基因表达模式差异，辅助疾病的诊断和治疗。

图像识别

在人脸识别等图像识别任务中，LDA可以帮助提取面部特征，减少背景噪声的影响，提高识别率。

LDA与PCA的区别

虽然LDA和PCA都是降维技术，但它们的侧重点不同。PCA是无监督的，旨在保留数据的最大方差，而LDA是有监督的，旨在最大化类间差异和最小化类内差异，更适合于分类任务。

结论

线性判别分析（LDA）作为一种经典的统计技术，在模式识别和机器学习领域发挥着重要作用。通过最大化类间差异和最小化类内差异，LDA能够有效地进行特征提取和分类，尤其在监督学习场景下展现出卓越的性能。理解LDA的理论基础和算法流程，不仅有助于我们更好地应用这一技术，也为进一步探索更复杂的机器学习模型提供了坚实的理论支撑。