Linear Discriminant Analysis

Fonction R pour l'analyse discriminante linéaire

• La fonction lda() est utilisée pour calculer l'analyse discriminante linéaire (LDA) dans R.

Étapes de l'algorithme LDA

• Dans un premier temps, l'algorithme LDA calcule les vecteurs de directions qui maximisent la séparation entre les groupes.

Paquets requis pour lda() dans R

• Les paquets MASS et caret doivent être installés pour utiliser la fonction lda() dans R.

Méthode pour les données non normalement distribuées

• Si une variable n'est pas normalement distribuée, il convient d'utiliser la méthode de transformation pour normaliser les données avant d'appliquer l'analyse discriminante linéaire.

Échantillonnage de données pour l'entraînement

• Dans l'exemple avec IRIS, 70 % du jeu de données est utilisé pour l'entraînement et 30 % pour la validation.

Objectif principal de l'analyse discriminante linéaire

• L'objectif principal de l'analyse discriminante linéaire est de trouver les combinaisons linéaires des variables qui permettent de séparer les groupes de façon optimale.

Décision d'affectation d'un nouvel individu

• L'aspect de l'analyse discriminante linéaire qui traite de la décision concernant l'affectation d'un nouvel individu à une catégorie est appelé classification.

Domaine d'application en finance

• L'analyse discriminante linéaire peut être utilisée dans le domaine de la finance pour estimer le risque de faillite d'une société à 2 ans ou 3 ans.

Exemple d'application en médecine

• L'analyse discriminante linéaire est utilisée en médecine pour diagnostiquer des maladies, comme le cancer, en analysant les variables biomédicales.

Autre domaine d'application

• L'analyse discriminante linéaire peut être utilisée en télédétection pour reconstituer automatiquement la nature du terrain étudié, telle que forêt, sable, ville ou mer.