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首先建立坐标轴x、y；
随机得到n个点（可能是OO或者是XX），分布在平面上，并已知是OO还是XX及其坐标；
画出一条一直线，将这些点分开；
要求直线一边为OO一边为XX，错误个数的理解为OO跑到了XX的一边，或者XX跑到OO了的一边。
例如：
已知data=[[1,2,OO],[3,4,XX],[2,3,OO],[4,5,OO],[8,1,OO],[2,4,XX]]，求直线y=kx+b中的（k，b）。
随机得到n个点（可能是OO或者是XX），分布在平面上，并已知是OO还是XX及其坐标；
画出一条一直线，将这些点分开；
要求直线一边为OO一边为XX，错误个数的理解为OO跑到了XX的一边，或者XX跑到OO了的一边。
例如：
已知data=[[1,2,OO],[3,4,XX],[2,3,OO],[4,5,OO],[8,1,OO],[2,4,XX]]，求直线y=kx+b中的（k，b）。
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sanddudu 2014-04-07 15:46:53 +08:00
线性回归方程？
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rock_cloud 2014-04-07 16:13:03 +08:00
这个是最简单的线性分类啊，把OO的所有点坐标带入kx+b得到y1，XX的所有点坐标带入kx+b得到y2，然后最大化(y2-y1)^2就可以了。
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11 2014-04-07 16:41:55 +08:00
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）
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u 2014-04-07 16:44:10 +08:00
同楼上。最基本的模式识别。
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wuyazi OP https://gist.github.com/10017286
代码转自： http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10303031 是这种方法吗？ 第六行shift的变量原来是3，我改成1，想得到OO和XX交叉的分类结果，可是得到的图是这样的。。。 http://ntu.me/di/0TOLB/.jpg |
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wuyazi OP |
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die4live 2014-04-07 18:14:12 +08:00
SVM
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wuyazi OP |
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msg7086 2014-04-07 18:34:39 +08:00
LDA 我记得是 machine learning 的技术吧……
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wuyazi OP |
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yangzh 2014-04-07 19:33:51 +08:00
请考虑 svm
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wuyazi OP |
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die4live 2014-04-07 19:52:36 +08:00  1
理论方面可以看看 [支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） - 结构之法 算法之道 - 博客频道 - CSDN.NET](http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837#t34) [支持向量机系列 « Free Mind](http://blog.pluskid.org/?page_id=683)
刚才用R试了下是可行的 设为线性核的话 也是可以得到k和b的 |
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