Podrobno

Posplošena diskriminantna analiza z uporabo posplošenega singularnega razcepa : delo diplomskega seminarja
ID Banevec, Jernej (Avtor), ID Knez, Marjetka (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (514,62 KB)
MD5: 2E2FCA0B4CDB1501DBFF352EF6F439B4

Izvleček
Linearna diskriminantna analiza je metoda, ki se uporablja v statistiki, pri strojnem učenju in pri metodah prepoznavanja vzorcev. Njen cilj je poiskati takšno kombinacijo merjenih spremenljivk, ki kar najbolje ločuje med vnaprej določenimi razredi. Definirana je kot optimizacijski problem, ki vključuje kovariančne matrike, ki zadoščajo pogoju nesingularnosti. Ker ta pogoj otežuje aplikativnost metode, predstavimo posplošitev linearne diskriminantne analize, ki je uporabna tudi v primeru, ko navadna linearna diskriminantna analiza odpove. Uporabo posplošene diskriminantne analize preizkusimo na primeru iz področja medicine, kjer v razrede razvrščamo merjene podatke.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:Linearna diskriminantna analiza, posplošeni singularni razcep, optimizacija sledi
Vrsta gradiva:Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Leto izida:2019
PID:20.500.12556/RUL-109533 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:512
COBISS.SI-ID:18717529 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:05.09.2019
Število ogledov:4961
Število prenosov:224
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
BANEVEC, Jernej, 2019, Posplošena diskriminantna analiza z uporabo posplošenega singularnega razcepa : delo diplomskega seminarja [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 27 avgust 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=109533
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Generalized discriminant analysis using the generalized singular value decomposition
Izvleček:
Linear discriminant analysis is a method used in statistics, machine learning and pattern recognition. Its aim is to find a combination of features that separates between pre-structured clusters. It is defined as an optimization problem involving covariance matrices, that have to be nonsingular. Since this condition makes it difficult to apply the method on every data, we aim to generalize linear discriminant analysis and make it useful also in cases, when classic linear discriminant analysis fails. Usage of generalized discriminant analysis is shown on medical case of cluster prediction.

Ključne besede:Linear discriminant analysis, generalized singular value decomposition, trace optimization

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Razvoj moči stabilizatorjev trupa za ljudi z bolečinami v ledvenem delu hrbta
  2. Preprečevanje nespecifične bolečine v križu pri mladostnikih
  3. Preprečevanje negativnih posledic sedečega delovnega mesta na zdravje in dobro počutje z vadbo
  4. Lower back pain prevention with the aid of exercise
  5. Effects of a Six-week exercise programme on people with low back pain
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Incidence of low back pain of Slovenian rowers
  2. Correlation between selected variables and the incidence of low back pain in health care staff
  3. A biopsychosocial approach of treating low back pain
  4. Šport in bolečina v križu
  5. Model obvladovanja psihosocialnih dejavnikov tveganja pri slovenskih poklicnih voznikih in absentizem

Nazaj