Analisis diskriminasi linear

Analisis diskriminasi linear (LDA) ialah teknik statistik yang digunakan dalam program dan aplikasi komputer, seperti kecerdasan buatan (AI), untuk analisis data dan klasifikasi titik data
ke dalam kumpulan yang ditetapkan. Ia digunakan sebagai kaedah pembelajaran diselia untuk pengecaman corak, dan mempunyai aplikasi yang luas dalam pembelajaran mesin dan dalam aplikasi seperti penglihatan komputer untuk pengelasan imej automatik.

LDA ialah kaedah pengekstrakan ciri, bermakna ia kelihatan untuk mengenal pasti atribut asas dalam data yang penting untuk pengelasan. Atribut-atribut ini dipadatkan menjadi gabungan linear tunggal ciri, membolehkan untuk meminimumkan dimensi data dan tafsiran data yang lebih mudah apabila dibentangkan pada carta dan graf. LDA menyediakan cara untuk mengurangkan bilangan dimensi set data yang diberikan sambil mengekalkan sebanyak mungkin maklumat asal.

Biasanya, LDA digunakan untuk klasifikasi binari di mana pemerhatian baharu ditentukan untuk tergolong dalam salah satu daripada dua kelas yang berbeza. LDA juga boleh digunakan untuk klasifikasi berbilang kelas di mana kelas tidak saling eksklusif. Pengelasan berbilang kelas menggunakan LDA bermanfaat kerana LDA bukan sahaja membantu mengurangkan jumlah pemprosesan data, tetapi ia juga meningkatkan ketepatan pengelasan.

LDA ialah teknik yang diselia, bermakna hasil yang diperlukan (atau pembolehubah bersandar) diketahui terlebih dahulu, dan pembolehubah digunakan untuk mencipta model ramalan. Ini membolehkan model ditentukur dengan lebih baik kepada hasil yang dijangkakan. Ia juga menyediakan keupayaan untuk menala model untuk mencapai ketepatan yang lebih baik.

Selain penggunaannya dalam aplikasi AI dan penglihatan komputer, LDA juga boleh digunakan pada pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mengenal pasti sentimen dalam teks. Khususnya, aplikasi NLP LDA boleh digunakan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kelas sentimen yang berbeza, seperti positif, negatif atau neutral.

LDA mewakili pilihan yang menarik untuk banyak projek sains komputer dan kejuruteraan kerana kecekapannya, keperluan memori yang rendah dan ketepatan pengelasan yang lebih baik. Ia boleh digunakan dalam kombinasi dengan kaedah lain, seperti Mesin Vektor Sokongan (SVM) atau jiran terdekat (KNN), untuk meningkatkan prestasi. Akibatnya, Analisis Diskriminasi Linear kekal sebagai pilihan popular untuk pelbagai aplikasi dipacu data.