Для интерактивного обучения модели дискриминантного анализа используйте приложение Classification Learner. Для большей гибкости обучайте модель дискриминантного анализа с помощью fitcdiscr в интерфейсе командной строки. После тренировки спрогнозируйте метки или оцените апостериорные вероятности, передав модель и данные предиктора в predict.
| Классификатор | Обучение моделей классификации данных с помощью контролируемого машинного обучения |
ClassificationDiscriminant | Классификация дискриминантного анализа |
CompactClassificationDiscriminant | Компактный класс дискриминантного анализа |
ClassificationPartitionedModel | Модель классификации с перекрестной проверкой |
Обучение классификаторов дискриминантного анализа с помощью приложения Classification Learner
Создание и сравнение классификаторов анализа дискриминантов и экспорт обученных моделей для прогнозирования новых данных.
Контролируемый рабочий процесс и алгоритмы обучения
Понять шаги для контролируемого обучения и характеристики непараметрической классификации и регрессионных функций.
Данные категориального ответа
Классификация дискриминантного анализа
Понимание алгоритма анализа дискриминанта и того, как подогнать модель анализа дискриминанта к данным.
Создание дискриминантной модели анализа
Понять алгоритм, используемый для построения классификаторов дискриминантного анализа.
Создание и визуализация классификатора дискриминантного анализа
Выполните линейную и квадратичную классификацию данных радужки Фишера.
Улучшение моделей дискриминантного анализа
Изучение и повышение производительности модели дискриминантного анализа.
Упорядочить классификатор дискриминантного анализа
Сделайте модель более надежной и простой, удалив предикторы без ущерба для прогнозирующей силы модели.
Изучение допущения гауссовой смеси
Дискриминантный анализ предполагает, что данные получены из гауссовой модели смеси. Понять, как изучить это предположение.
Прогнозирование с использованием моделей дискриминантного анализа
Понять, как predict классифицирует наблюдения с использованием дискриминантной модели анализа.
Визуализация поверхностей принятия решений различных классификаторов
В этом примере показано, как визуализировать поверхность принятия решения для различных алгоритмов классификации.