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판별분석
대화형 방식으로 판별분석 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcdiscr을 사용하여 판별분석 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.
앱
| 분류 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기 |
블록
| ClassificationDiscriminant Predict | Classify observations using discriminant analysis model (R2024a 이후) |
함수
객체
ClassificationDiscriminant | Discriminant analysis classification |
CompactClassificationDiscriminant | Compact discriminant analysis classification |
ClassificationPartitionedModel | Cross-validated classification model |
도움말 항목
- 지도 학습 워크플로와 알고리즘
지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다.
- Parametric Classification
Learn about parametric classification methods.
- 판별분석 분류
판별분석 알고리즘 및 판별분석 모델을 데이터에 피팅하는 방법을 알아봅니다.
- Creating Discriminant Analysis Model
Understand the algorithm used to construct discriminant analysis classifiers.
- 판별분석 분류기를 만들고 시각화하기
피셔(Fisher)의 붓꽃 데이터에 대한 선형 분류와 2차 분류를 수행합니다.
- Improving Discriminant Analysis Models
Examine and improve discriminant analysis model performance.
- Regularize Discriminant Analysis Classifier
Make a more robust and simpler model by removing predictors without compromising the predictive power of the model.
- Examine the Gaussian Mixture Assumption
Discriminant analysis assumes that the data comes from a Gaussian mixture model. Understand how to examine this assumption.
- Prediction Using Discriminant Analysis Models
Understand how
predictclassifies observations using a discriminant analysis model. - 다양한 분류기의 결정 곡면을 시각화하기
이 예제에서는 다양한 분류 알고리즘에 대한 결정 곡면을 시각화하는 방법을 보여줍니다.