Analyse discriminante linéaire

L'analyse discriminante linéaire (ADL) est une technique statistique utilisée dans les programmes et applications informatiques, tels que l'intelligence artificielle (IA), pour l'analyse des données et la classification des points de données
dans des groupes déterminés. Elle est utilisée comme méthode d'apprentissage supervisé pour la reconnaissance des formes et trouve de nombreuses applications dans l'apprentissage automatique et dans des applications telles que la vision par ordinateur pour la classification automatisée des images.

LDA est une méthode d'extraction de caractéristiques, ce qui signifie qu'elle cherche à identifier les attributs sous-jacents des données qui sont importants pour la classification. Ces attributs sont condensés en une seule combinaison linéaire de caractéristiques, ce qui permet de minimiser les dimensions des données et de faciliter leur interprétation lorsqu'elles sont présentées sous forme de diagrammes et de graphiques. LDA permet de réduire le nombre de dimensions d'un ensemble de données donné tout en préservant autant que possible les informations d'origine.

En règle générale, la méthode LDA est utilisée pour la classification binaire, dans laquelle il est déterminé qu'une nouvelle observation appartient à l'une de deux classes distinctes. L'analyse linéaire des données peut également être utilisée pour la classification multi-classes lorsque les classes ne s'excluent pas mutuellement. La classification multi-classes à l'aide de la LDA est avantageuse car elle permet non seulement de réduire le volume de traitement des données, mais aussi d'améliorer la précision de la classification.

LDA est une technique supervisée, ce qui signifie que le résultat requis (ou variable dépendante) est connu à l'avance et que les variables sont utilisées pour créer un modèle prédictif. Cela permet de mieux calibrer le modèle en fonction des résultats attendus. Il est également possible d'ajuster le modèle pour obtenir une meilleure précision.

Outre son utilisation dans les applications d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur, la méthode LDA peut également être appliquée au traitement du langage naturel (NLP) pour identifier les sentiments dans un texte. Plus précisément, les applications NLP de LDA peuvent être utilisées pour classer un texte dans différentes classes de sentiments, telles que positif, négatif ou neutre.

LDA représente une option attrayante pour de nombreux projets d'informatique et d'ingénierie en raison de son efficacité, de ses faibles besoins en mémoire et de l'amélioration de la précision de la classification. Elle peut être utilisée en combinaison avec d'autres méthodes, telles que les machines à vecteurs de support (SVM) ou les voisins les plus proches (KNN), afin d'augmenter les performances. Par conséquent, l'analyse discriminante linéaire reste un choix populaire pour un large éventail d'applications basées sur les données.