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Questions and Answers
Quelle fonction R est utilisée pour calculer l'analyse discriminante linéaire (LDA) ?
Quelle fonction R est utilisée pour calculer l'analyse discriminante linéaire (LDA) ?
Que fait l'algorithme LDA dans un premier temps ?
Que fait l'algorithme LDA dans un premier temps ?
Quels paquets doivent être installés pour utiliser la fonction lda() dans R ?
Quels paquets doivent être installés pour utiliser la fonction lda() dans R ?
Quelle méthode doit-on utiliser si une variable n'est pas normalement distribuée dans l'analyse discriminante linéaire ?
Quelle méthode doit-on utiliser si une variable n'est pas normalement distribuée dans l'analyse discriminante linéaire ?
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Quel pourcentage du jeu de données est utilisé pour l'entraînement dans l'exemple avec IRIS ?
Quel pourcentage du jeu de données est utilisé pour l'entraînement dans l'exemple avec IRIS ?
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Quel est l'objectif principal de l'analyse discriminante linéaire?
Quel est l'objectif principal de l'analyse discriminante linéaire?
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Quel aspect de l'analyse discriminante linéaire traite de la décision concernant l'affectation d'un nouvel individu à une catégorie?
Quel aspect de l'analyse discriminante linéaire traite de la décision concernant l'affectation d'un nouvel individu à une catégorie?
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Dans quel domaine d'application pourrait-on utiliser l'analyse discriminante linéaire pour estimer le risque de faillite d'une société à 2 ans ou 3 ans?
Dans quel domaine d'application pourrait-on utiliser l'analyse discriminante linéaire pour estimer le risque de faillite d'une société à 2 ans ou 3 ans?
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Quel est l'exemple d'application de l'analyse discriminante linéaire mentionné dans le domaine de la médecine?
Quel est l'exemple d'application de l'analyse discriminante linéaire mentionné dans le domaine de la médecine?
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Quel domaine pourrait utiliser l'analyse discriminante linéaire pour reconstituer automatiquement la nature du terrain étudié, telle que forêt, sable, ville ou mer?
Quel domaine pourrait utiliser l'analyse discriminante linéaire pour reconstituer automatiquement la nature du terrain étudié, telle que forêt, sable, ville ou mer?
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Study Notes
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
MASSetcaretdoivent être installés pour utiliser la fonctionlda()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.
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Description
This quiz covers the concept of linear discriminant analysis, which involves predicting a qualitative variable with multiple classes using a set of predictors. It discusses the descriptive aspect of finding linear combinations of variables for optimal separation of categories and the decision aspect of assigning new individuals to appropriate categories based on predictor values. Examples of applications include medicine for predicting diseases based on symptoms.
