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定義-線形判別分析（LDA）とはどういう意味ですか？
線形判別分析（LDA）は線形結合の一種で、さまざまなデータ項目を使用し、そのセットに関数を適用してオブジェクトまたは項目の複数のクラスを個別に分析する数学的プロセスです。 フィッシャーの線形判別分析から得られる線形判別分析は、マーケティングにおける画像認識や予測分析などの分野で役立ちます。
Techopediaは線形判別分析（LDA）について説明しています
線形結合の基本的な考え方は、倒産やその他の予測構造のアルトマンZスコアで1960年代まで遡ります。 現在、線形判別分析は、論理回帰が十分でない場合に3つ以上のクラスのデータを表すのに役立ちます。 線形判別分析は、各クラスの平均値を取得し、ガウス分布を仮定して予測を行うためにバリアントを考慮します。 これは、競争力のある機械学習モデルの作成の一部であるいくつかのタイプのアルゴリズムの1つです。
