Doğrusal ayırma analizi

Vikipedi, özgür ansiklopedi

İstatistikte, doğrusal ayırma analizi (DAA) ya da doğrusal diskriminant analizi, özniteliklerin bir doğrusal birleşimini bularak veriyi sınıflara ayırmaya yarayan yöntem.[1][2] Elde edilen model bir doğrusal sınıflandırıcı halinde ya da daha yaygın olarak öncül boyut indirgeme analizinde kullanılır.

Bazen orijinal terimin kısaltması olan LDA (İngilizceLinear discriminant analysis) 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.[3] 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[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ Doğan, M.I.; Orman, A.; Örkcü, M.; Örkcü, H.H. "A new approach based on regression analysis and mathematical programming to multi-group classification problems" (PDF). Journal Of The Faculty Of Engineering And Architecture Of Gazi University. 34 (4). ss. 1939-1955. 27 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 31 Temmuz 2020. 
  2. ^ Güllüoğlu, Caner (Haziran 2010). Doğrusal diskriminant analizi için iyileştirme algoritmaları (Yüksek Lisans). Bahçeşehir Üniversitesi. 2 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Temmuz 2020. 
  3. ^ Martinez, A. M.; Kak, A. C. (2001). "PCA versus LDA" (PDF). IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 23 (=2): 228-233. doi:10.1109/34.908974. 11 Ekim 2008 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 31 Temmuz 2020.