Как использовать линейный дискриминантный анализ для проекции в MatLab?

Question

Можно ли проектировать многомерные данные на двумерную карту с использованием LDA? Похоже, что данный инструмент Matlab не предоставляет таких функций ...

Спасибо за ответ. Мои данные теперь имеют 6 классов, так значит ли это, что если у меня есть 6 классов, я могу только уменьшить его до 5 измерений? Или это можно сделать аналогичным образом с PCA, который берет верхние 2 собственных значения и использует эти 2 для проекции? PCA не работает для моей проблемы как неконтролируемый подход, поэтому мне интересно, поможет ли LDA.

Answer 1

LDA на самом деле не предназначен для уменьшения размерности строго говоря, особенно в тех случаях, когда все ваши данные принадлежат к одному классу. Он предназначен для создания единственной линейной проекции, которая является наиболее дискриминационной между двумя классами. Таким образом, нет естественного способа сделать это, используя LDA.

Если ваши данные принадлежат к одному и тому же классу, то вам может быть интересен более подробно в PCA (Principcal Component Analysis), который дает вам наиболее важные направления для данных, оцененных в порядке важности. Существуют и другие методы: like ISOMAP (как указано EMS в комментариях) или self-organizing maps.

В качестве побочного примечания LDA может помочь вам уменьшить размерность, если вы знаете, что у вас есть данные с несколькими классами. Это может помочь вам уменьшить размерность до размеров k-1, если у вас есть k -класс данных, но вы не отметили, что это так.

EDIT: Кредит отправляется на @EMS, чтобы помочь прояснить этот ответ.