Doğrusal ayırma analizi

İstatistikte, doğrusal ayırma analizi (DAA) ya da doğrusal diskriminant analizi, özniteliklerin bir doğrusal birleşimini bularak veriyi sınıflara ayırmaya yarayan yöntem. Elde edilen model bir doğrusal sınıflandırıcı halinde ya da daha yaygın olarak öncül boyut indirgeme analizinde kullanılır.

Bazen orijinal terimin kısaltması olan LDA () şeklinde de kısaltılır.

Doğrusal ayırma analizi, bir verideki değişkenlerin, veriyi en iyi açıklayan doğrusal birleşimini incelemeleri açısından temel bileşen analizi (TBA) ve faktör analizi ile yakından ilişkilidir. DAA, verilen sınıfları ayıran bir birleşim bulurken, TBA sınıfları göz ardı eder. Faktör analizi, sınıf içi benzerlik yerine varyansı incelemesi ve gizli değişkenleri modellemesi ile DAA'dan farklıdır.

 1936 yılında R. A. Fischer tarafından geliştirilen bir sınıflama metodudur.
 Basit olmasına rağmen kompleks problemlerde iyi sonuçlar üreten bir modeldir.
 Machine Learning uygulamaları için preprocessing aşamasında boyut azaltma tekniği olarak kullanılır.
 Amaç, overfittingi önlemek ve aynı zamanda hesaplama maliyetlerini azaltmaktır.
 Genel olarak PCA'a (Principal Component Analysis) benzesede LDA'in çalışma mantığında Sınıflar arasındaki uzaklığı maksimize etmek vardır.

 Kaynakça 

Kategori:Boyut indirgeme
Kategori:İstatistiksel sınıflandırma