Yöntemler-5: Doğrusal Ayrımcılık Analizi

Doğrusal Ayrımcılık Analizi / Linear Discriminant Analysis

Veri setinin mevcut hali bileşenleri ayırmak için çok elverişli olmadığında veriyi daha kolay ayrılabilir hale getirmekte kullanılır. Bunu başarmak için de covariance matrix’ten yararlanır. Aslında tam anlamıyla bir sınıflandırma algoritması değildir. Sınıflandırma işlemi öncesi, özellik çıkarımını müteakip sınıfları ayırt etmek için yeterli farklılık gözlenemediğinde bir ön işlem gibi kullanılabilir. Sınıfları birbirinden ayırmak için, sınıfların dağılımını inceler ve ortalama değerleri arasındaki farklılığı kullanır.

(Weka’daki karşılığı: FLDA veya LDA)

Nümerik / Sürekli (Continious) verilerle çalışır.

Weka’da default olarak yüklü gelmiyor. Tools-> Package Manager’dan yüklemek gerekiyor. Buradan “discriminant analysis”i seçiyoruz, Install edip Weka’yı yeniden başlatıyoruz.

Daha sonra Classify sekmesinde Choose-> Functions altında FLDA* ve LDA geliyor. Disabled olarak geliyor çünkü hedef sınıf binary (iki değer alabilir) olmalı ve tahmin edici sınıflar da nümerik olmalı.

*Fisher’s Linear Discriminant Analysis

Temel Bileşenler Analizi / Principal Component Analysis