Análise discriminante linear

A análise discriminante linear (LDA) é uma técnica estatística usada em programas e aplicativos de computador, como inteligência artificial (IA), para a análise de dados e classificação de pontos de dados
em grupos designados. É usado como um método de aprendizado supervisionado para reconhecimento de padrões e tem amplas aplicações em aprendizado de máquina e em aplicações como visão computacional para classificação automatizada de imagens.

O LDA é um método de extração de recursos, o que significa que ele procura identificar atributos subjacentes nos dados que são importantes para a classificação. Esses atributos são condensados em uma única combinação linear de recursos, permitindo a minimização das dimensões dos dados e uma interpretação mais fácil dos dados quando apresentados em tabelas e gráficos. A LDA oferece uma maneira de reduzir o número de dimensões de um determinado conjunto de dados e, ao mesmo tempo, preservar o máximo possível das informações originais.

Normalmente, a LDA é usada para classificação binária, em que uma nova observação é determinada como pertencente a uma de duas classes distintas. A LDA também pode ser usada para classificação multiclasse, em que as classes não são mutuamente exclusivas. A classificação multiclasse usando LDA é vantajosa porque a LDA não só ajuda a reduzir a quantidade de processamento de dados, mas também melhora a precisão da classificação.

A LDA é uma técnica supervisionada, o que significa que o resultado necessário (ou variável dependente) é conhecido de antemão, e as variáveis são usadas para criar um modelo preditivo. Isso permite que o modelo seja melhor calibrado para os resultados esperados. Também oferece a capacidade de ajustar o modelo para obter melhor precisão.

Além de seu uso em aplicativos de IA e visão computacional, a LDA também pode ser aplicada ao processamento de linguagem natural (NLP) para identificar sentimentos no texto. Especificamente, os aplicativos de NLP da LDA podem ser usados para classificar o texto em diferentes classes de sentimento, como positivo, negativo ou neutro.

O LDA é uma opção atraente para muitos projetos de ciência da computação e engenharia devido à sua eficiência, aos baixos requisitos de memória e à maior precisão de classificação. Ela pode ser usada em combinação com outros métodos, como Support Vector Machines (SVM) ou k-nearest neighbors (KNN), para aumentar o desempenho. Como resultado, a Análise Discriminante Linear continua sendo uma escolha popular para uma ampla gama de aplicativos orientados por dados.