Почему дискриминант часто встречается в машинном обучении и распознавании образов?

Дискриминантный анализ часто встречается в машинном обучении и распознавании образов, потому что позволяет находить линейные комбинации признаков, которые наилучшим образом разделяют два или более класса объектов или событий. wiki.loginom.ru science-engineering.ru

Полученная комбинация может быть использована в качестве линейного классификатора или для сокращения размерности пространства признаков перед последующей классификацией. wiki.loginom.ru

Некоторые причины, по которым это важно:

• Классификация. www.geeksforgeeks.org Метод помогает присваивать новую точку данных одному из нескольких предопределённых классов. www.geeksforgeeks.org Это особенно полезно, когда классы линейно разделяемы. www.geeksforgeeks.org
• Уменьшение размерности. www.geeksforgeeks.org science-engineering.ru Метод уменьшает количество объектов в наборе данных при сохранении информации, различающей классы. www.geeksforgeeks.org Это особенно полезно в многомерных наборах данных, где количество объектов превышает количество точек данных. www.geeksforgeeks.org
• Распознавание лиц. www.geeksforgeeks.org В компьютерном зрении метод часто применяется для решения задач распознавания лиц, где он используется для уменьшения размерности изображений лиц при сохранении отличительных черт. www.geeksforgeeks.org