Множественный дискриминантный анализ
Множественный дискриминантный анализ (MDA) — это метод многомерного уменьшения размерности . Его использовали для прогнозирования таких разнообразных сигналов, как следы нейронной памяти и корпоративные сбои. [1]
MDA не используется напрямую для классификации. Он просто поддерживает классификацию , предоставляя сжатый сигнал , пригодный для классификации. Метод, описанный Duda et al. (2001) §3.8.3 проецирует многомерный сигнал в размерное пространство M -1, где M - количество категорий.
MDA полезен, поскольку на большинство классификаторов сильно влияет проклятие размерности . Другими словами, когда сигналы представлены в пространствах очень большой размерности, производительность классификатора катастрофически ухудшается из-за проблемы переобучения . Эта проблема решается за счет сжатия сигнала до пространства меньшей размерности, как это делает MDA.
MDA использовался для выявления нейронных кодов . [2] [3]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Дуда Р., Харт П., Аист Д. (2001) Классификация моделей, второе издание. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, Уанд Сыновья.
- ^ Лин Л. и др. (2005)Идентификация единиц кодирования сетевого уровня для представления эпизодических переживаний в гиппокампе в реальном времени. ПНАС 102(17):6125-6130.
- ^ Лин Л., Осан Р. и Цянь Дж. З. (2006) Принципы организации кодирования памяти в реальном времени: сборки нейронных клик и универсальные нейронные коды. Тенденции в нейронауках 29(1):48-57.
Внешние ссылки
[ редактировать ] | Эта статья, посвященная робототехнике, незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |
 | Эта статистике статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |