Doğrusal diskriminant analizi

Doğrusal diskriminant analizi (LDA), verilerin analizi ve veri noktalarının sınıflandırılması için yapay zeka (AI) gibi bilgisayar programları ve uygulamalarında kullanılan istatistiksel bir tekniktir.
atanan gruplara ayrılır. Örüntü tanıma için denetimli öğrenme yöntemi olarak kullanılır ve makine öğreniminde ve otomatik görüntü sınıflandırması için bilgisayarlı görme gibi uygulamalarda geniş uygulamalara sahiptir.

LDA bir özellik çıkarma yöntemidir; yani sınıflandırma için önemli olan verilerdeki temel özellikleri belirlemeye çalışır. Bu nitelikler, özelliklerin tek bir doğrusal kombinasyonu halinde yoğunlaştırılarak, veri boyutlarının en aza indirilmesine ve tablo ve grafiklerde sunulduğunda verilerin daha kolay yorumlanmasına olanak tanır. LDA, orijinal bilginin mümkün olduğu kadar çoğunu korurken belirli bir veri kümesinin boyut sayısını azaltmanın bir yolunu sağlar.

Tipik olarak LDA, yeni bir gözlemin iki farklı sınıftan birine ait olduğunun belirlendiği ikili sınıflandırma için kullanılır. LDA ayrıca sınıfların birbirini dışlamadığı çok sınıflı sınıflandırma için de kullanılabilir. LDA kullanarak çok sınıflı sınıflandırma faydalıdır çünkü LDA yalnızca veri işleme miktarını azaltmaya yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda sınıflandırmanın doğruluğunu da artırır.

LDA denetimli bir tekniktir; yani gerekli sonucun (veya bağımlı değişkenin) önceden bilindiği ve değişkenlerin tahmine dayalı bir model oluşturmak için kullanıldığı anlamına gelir. Bu, modelin beklenen sonuçlara göre daha iyi kalibre edilmesini sağlar. Ayrıca daha iyi doğruluk elde etmek için modeli ayarlama olanağı da sağlar.

Yapay zeka uygulamalarında ve bilgisayar görüşünde kullanımının yanı sıra LDA, metindeki duyguyu tanımlamak için doğal dil işlemeye (NLP) de uygulanabilir. Özellikle LDA'nın NLP uygulamaları, metni olumlu, olumsuz veya nötr gibi farklı duygu sınıflarına göre sınıflandırmak için kullanılabilir.

LDA, verimliliği, düşük bellek gereksinimleri ve gelişmiş sınıflandırma doğruluğu nedeniyle birçok bilgisayar bilimi ve mühendislik projesi için cazip bir seçeneği temsil etmektedir. Performansı artırmak için Destek Vektör Makineleri (SVM) veya k-en yakın komşular (KNN) gibi diğer yöntemlerle birlikte kullanılabilir. Sonuç olarak Doğrusal Diskriminant Analizi, çok çeşitli veri odaklı uygulamalar için popüler bir seçim olmaya devam ediyor.