athosmi
第4楼2013/07/04
DPLS就是PLS,只不过目标值变成类别了,比如鉴别两种类别,那目标值就是一个2维列向量,属于第一类就在第一维的相应位置填1,第二维位置填0;属于第二类的就在第二维位置填1,第一维位置填0,然后建模分析。预测的时候把模型带入,看预测物质在第一维的数大还是第二维数大,哪个大就属于哪类。
Fisher就是保证类内距离最小,类间距离最大的方法,让鉴别的物质落到低维空间上,并在低维空间上为区域,落在哪个区域就属于哪类。
贝叶斯就是经过对鉴别光谱与已知类别广谱进行统计分析,计算属于每一类光谱的 概率(实际上不是概率,只是一个数,不过说成概率比较好理解)。哪个概率大就属于哪类。
线性学习机,就是找几条线将几类光谱恰好分在线两侧。
SVM就是找一个支持面(超空间),把光谱划分到支持面的两侧,实际上就是线性学习机的升级版。
ANN就是骗人的。
firesea
第5楼2013/07/12
版友恨强大哟 呵呵