Phân tích phân biệt tuyến tính

Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng trong các chương trình và ứng dụng máy tính, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI), để phân tích dữ liệu và phân loại điểm dữ liệu
vào các nhóm được phân công. Nó được sử dụng như một phương pháp học có giám sát để nhận dạng mẫu và có ứng dụng rộng rãi trong học máy và trong các ứng dụng như thị giác máy tính để phân loại hình ảnh tự động.

LDA là một phương pháp trích xuất đặc điểm, nghĩa là nó giúp xác định các thuộc tính cơ bản trong dữ liệu quan trọng cho việc phân loại. Các thuộc tính này được cô đọng thành một tổ hợp tính năng tuyến tính duy nhất, cho phép giảm thiểu kích thước dữ liệu và giải thích dữ liệu dễ dàng hơn khi được trình bày trên biểu đồ và đồ thị. LDA cung cấp cách giảm số lượng kích thước của một tập dữ liệu nhất định trong khi vẫn giữ được càng nhiều thông tin gốc càng tốt.

Thông thường, LDA được sử dụng để phân loại nhị phân trong đó một quan sát mới được xác định thuộc về một trong hai lớp riêng biệt. LDA cũng có thể được sử dụng để phân loại nhiều lớp trong đó các lớp không loại trừ lẫn nhau. Phân loại nhiều lớp sử dụng LDA có lợi vì LDA không chỉ giúp giảm lượng xử lý dữ liệu mà còn cải thiện độ chính xác của phân loại.

LDA là một kỹ thuật được giám sát, nghĩa là kết quả yêu cầu (hoặc biến phụ thuộc) đã được biết trước và các biến được sử dụng để tạo mô hình dự đoán. Điều này cho phép mô hình được hiệu chỉnh tốt hơn để đạt được kết quả mong đợi. Nó cũng cung cấp khả năng điều chỉnh mô hình để đạt được độ chính xác tốt hơn.

Ngoài việc sử dụng trong các ứng dụng AI và thị giác máy tính, LDA còn có thể được áp dụng cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định cảm xúc trong văn bản. Cụ thể, các ứng dụng NLP của LDA có thể được sử dụng để phân loại văn bản thành các loại tình cảm khác nhau, chẳng hạn như tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.

LDA đại diện cho một lựa chọn hấp dẫn cho nhiều dự án khoa học và kỹ thuật máy tính do tính hiệu quả, yêu cầu bộ nhớ thấp và độ chính xác phân loại được cải thiện. Nó có thể được sử dụng kết hợp với các phương pháp khác, chẳng hạn như Máy vectơ hỗ trợ (SVM) hoặc k-hàng xóm gần nhất (KNN), để tăng hiệu suất. Do đó, Phân tích phân biệt tuyến tính vẫn là lựa chọn phổ biến cho nhiều ứng dụng dựa trên dữ liệu.