Analisi discriminante lineare

L'analisi discriminante lineare (LDA) è una tecnica statistica utilizzata in programmi e applicazioni informatiche, come l'intelligenza artificiale (IA), per l'analisi dei dati e la classificazione dei punti dati.
in gruppi assegnati. Viene utilizzato come metodo di apprendimento supervisionato per il riconoscimento di pattern e trova ampie applicazioni nell'apprendimento automatico e in applicazioni come la computer vision per la classificazione automatica delle immagini.

LDA è un metodo di estrazione di caratteristiche, cioè cerca di identificare gli attributi sottostanti nei dati che sono importanti per la classificazione. Questi attributi vengono condensati in un'unica combinazione lineare di caratteristiche, consentendo di ridurre al minimo le dimensioni dei dati e di facilitarne l'interpretazione quando vengono presentati su grafici e diagrammi. LDA offre un modo per ridurre il numero di dimensioni di un dato set di dati, preservando al contempo la maggior parte delle informazioni originali.

In genere, LDA viene utilizzata per la classificazione binaria, in cui si determina l'appartenenza di una nuova osservazione a una delle due classi distinte. LDA può essere utilizzata anche per la classificazione multiclasse, quando le classi non si escludono a vicenda. La classificazione multiclasse con LDA è vantaggiosa perché LDA non solo aiuta a ridurre la quantità di dati da elaborare, ma migliora anche l'accuratezza della classificazione.

LDA è una tecnica supervisionata, il che significa che il risultato richiesto (o variabile dipendente) è noto in anticipo e le variabili sono utilizzate per creare un modello predittivo. Ciò consente di calibrare meglio il modello sui risultati attesi. Inoltre, consente di mettere a punto il modello per ottenere una maggiore precisione.

Oltre all'uso nelle applicazioni di intelligenza artificiale e nella computer vision, la LDA può essere applicata anche all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per identificare il sentiment nei testi. In particolare, le applicazioni NLP di LDA possono essere utilizzate per classificare il testo in diverse classi di sentiment, come positivo, negativo o neutro.

LDA rappresenta un'opzione interessante per molti progetti di informatica e ingegneria, grazie alla sua efficienza, ai bassi requisiti di memoria e alla migliore precisione di classificazione. Può essere utilizzata in combinazione con altri metodi, come le macchine vettoriali di supporto (SVM) o i k-nearest neighbors (KNN), per aumentare le prestazioni. Di conseguenza, l'analisi discriminante lineare rimane una scelta popolare per un'ampia gamma di applicazioni basate sui dati.